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 испытал 1,8% снижение, составив 1 189 061 посещений. Выпуск Geekbench 6.4 с поддержкой векторных расширений RISC-V и матричных расширений Arm Scalable не оказал существенного влияния на трафик, а неоднозначные результаты производительности новых устройств, таких как Nvidia RTX 5080 в Geekbench, могли повлиять на колебания интереса пользователей.
Посмотреть историю трафика
Похожие статьи
Показать больше