Geekbench AI 1.0 Как использовать
Geekbench AI 1.0 — это кроссплатформенный инструмент бенчмаркинга для измерения производительности AI и машинного обучения на CPU, GPU и NPU на различных устройствах и операционных системах.
Посмотреть большеКак использовать Geekbench AI 1.0
Скачайте Geekbench AI 1.0: Перейдите на сайт Primate Labs и скачайте Geekbench AI 1.0 для вашей платформы (Windows, macOS, Linux, Android или iOS).
Установите приложение: Установите Geekbench AI 1.0 на ваше устройство, следуя стандартной процедуре установки для вашей операционной системы.
Запустите Geekbench AI: Откройте приложение Geekbench AI на вашем устройстве.
Выберите AI фреймворк: Выберите AI фреймворк, который вы хотите протестировать (например, OpenVINO, ONNX, TensorFlow Lite и т.д.), исходя из доступных для вашей платформы.
Выберите AI бэкенд: Выберите аппаратный компонент, который вы хотите протестировать (CPU, GPU или NPU, если доступен).
Запустите тест производительности: Нажмите кнопку 'Run Benchmark' для начала тестов производительности AI.
Дождитесь завершения: Позвольте бенчмарку пройти через набор рабочих нагрузок AI, что может занять несколько минут.
Просмотрите результаты: После завершения просмотрите результаты производительности AI вашего устройства для одинарной точности, половинной точности и квантованных типов данных.
Сравните результаты (опционально): При желании загрузите свои результаты в Geekbench Browser для сравнения с другими устройствами или просмотра таблиц лидеров.
Часто задаваемые вопросы о Geekbench AI 1.0
Geekbench AI 1.0 - это новая система тестирования, выпущенная Primate Labs для измерения производительности искусственного интеллекта и машинного обучения на различных платформах и устройствах. Она предназначена для тестирования задач, ориентированных на ИИ, на процессорах, графических процессорах и нейронных процессорах.
Тенденции ежемесячного трафика Geekbench AI 1.0
Трафик Geekbench AI 1.0 показал 18.2% снижение, достигнув 931 тыс. посещений. Недавнее появление нескольких громких устройств на Geekbench, таких как Motorola Razr Ultra 2025 и Samsung Galaxy M36, могло переключить интерес пользователей на более новые и мощные процессоры.
Посмотреть историю трафика
Похожие статьи
Последние ИИ-инструменты, похожие на Geekbench AI 1.0
invoices.dev
invoices.dev - это автоматизированная платформа для выставления счетов, которая генерирует счета напрямую из коммитов Git разработчиков, с возможностями интеграции с GitHub, Slack, Linear и Google-услугами.
Monyble
Monyble — это платформа для создания ИИ без кода, которая позволяет пользователям запускать инструменты и проекты ИИ за 60 секунд без необходимости в технической экспертизе.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Mediatr
MediatR — это популярная открытая библиотека .NET, реализующая паттерн Медиатор для предоставления простой и гибкой обработки запросов/ответов, обработки команд и уведомлений, при этом способствуя снижению связности между компонентами приложения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Geekbench AI 1.0
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat — это помощник по кодированию на базе искусственного интеллекта, который обеспечивает взаимодействия на естественном языке, реальные предложения кода и контекстную поддержку непосредственно в поддерживаемых IDE и на GitHub.com.
Rememberall
Rememberall - это безопасное, открытое решение для долгосрочной памяти, которое позволяет ИИ-приложениям и моделям GPT поддерживать постоянную память в рамках разговоров через семантический поиск и возможности векторного хранения.
Upsonic
Upsonic — это фреймворк AI-агентов, ориентированный на надежность, с докеризованной клиент-серверной архитектурой, который обеспечивает надежные рабочие процессы агентов благодаря расширенным функциям, таким как уровни проверки, треугольная архитектура и интеграция Model Context Protocol (MCP).
GitHub MCP Server
GitHub MCP Server — это сервер протокола Model Context Protocol, который обеспечивает плавную интеграцию между моделями ИИ и API GitHub, предоставляя стандартизированные инструменты для управления репозиториями, отслеживания задач и операций с кодом.
Показать больше