La guerra dei benchmark raggiunge anche l'IA con la nuova versione di Geekbench

Il benchmark è fuori dalla fase beta ed è in grado di valutare le prestazioni IA di CPU, NPU e GPU dei prodotti più recenti.

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a cura di Marco Pedrani

Managing Editor

Primate Labs ha rilasciato la versione 1.0 di Geekbench AI, progettato, come facilmente intuibile dal nome, per misurare le prestazioni con carichi di intelligenza artificiale. Il software è l'evoluzione di Geekbench ML ed è pensato principalmente per le NPU, ma è in grado di dare un'idea delle performance anche di CPU e GPU.

Il benchmark valuta sia la velocità che l'accuratezza delle operazioni di machine learning, aspetto cruciale per compiti come l'identificazione di oggetti nelle foto.

"L'AI è in rapida evoluzione, quindi aspettatevi nuovi rilasci e aggiornamenti"

Il software supporta diversi framework AI su varie piattaforme: OpenVINO per Windows e Linux, ONNX per Windows, QNN di Qualcomm per PC Arm, CoreML di Apple per macOS e iOS, oltre a framework specifici per dispositivi Android. È disponibile gratuitamente per Windows, macOS, Linux, iOS/iPadOS e Android, con una versione Pro a pagamento che offre funzionalità aggiuntive. John Poole, fondatore dell'azienda, ha sottolineato che il team prevede di aggiornare frequentemente l'app per supportare nuovi hardware, framework e carichi di lavoro.

Attualmente, su Windows, Geekbench AI supporta le NPU di Intel e Qualcomm, ma non ancora quelle di AMD. Poole ha dichiarato: "Speriamo di aggiungere il supporto per le NPU AMD in una versione futura, una volta che avremo maggiore chiarezza su come abilitarle al meglio da parte di AMD".

Il lancio di Geekbench AI arriva in un momento cruciale per l'industria dei PC. Con l'iniziativa Copilot+ di Microsoft e gli sforzi di Intel, AMD, Qualcomm e Apple per potenziare le prestazioni delle NPU, la capacità di misurare accuratamente le prestazioni di queste unità diventerà sempre più rilevante per i consumatori nella scelta dei dispositivi.

Il benchmark offre metriche per una serie di test con dati a precisione singola, mezza precisione e quantizzati, coprendo una gamma di scenari utilizzati dagli sviluppatori in termini di precisione e scopo nei sistemi AI. Questo approccio completo permetterà agli utenti di valutare meglio le capacità AI dei loro dispositivi in vari contesti d'uso.

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