Geekbench는 AI 집약적인 워크로드에서 장치의 성능을 평가하도록 설계된 새로운 크로스 플랫폼 AI 성능 테스트 도구인 Geekbench AI를 출시합니다. 이 도구는 CPU, GPU 및 NPU 성능을 테스트하여 기계 학습 애플리케이션을 처리하는 장치의 능력을 결정합니다. 이전에는 Geekbench ML이라는 이름으로 개발되었으나 이제는 AI 기술의 현재 개발 추세에 더 부합하는 Geekbench AI로 이름이 변경되었습니다. 속도와 정확성 측면에서 성능을 평가하고 ONNX, CoreML, TensorFlow Lite 및 OpenVINO와 같은 여러 프레임워크를 지원하며 전체 정밀도, 절반 정밀도 및 정량화된 정밀도의 세 가지 점수를 제공하고 정확도 측정을 포함합니다.
Geekbench AI는 Windows, macOS, Linux, Android 및 iOS 플랫폼에서 출시되었습니다. 테스트 결과는 소비자가 다양한 기기의 AI 성능을 더 잘 비교할 수 있도록 돕고, 하드웨어 제조업체에는 AI 성능 최적화를 위한 참고 자료도 제공할 예정이다. 그러나 AI 성능 테스트는 아직 초기 단계이며, 테스트 결과와 실제 사용자 경험 간의 상관관계에 대해서는 추가적인 검증이 필요합니다. 앞으로는 더 유사한 AI 성능 테스트 도구가 등장할 것이며 AI 성능은 기존 CPU 및 GPU 성능만큼 중요한 장치 성능을 측정하는 중요한 차원이 될 것입니다.
Geekbench AI의 테스트 결과에는 완전 정밀도, 절반 정밀도, 양자화 정밀도의 세 가지 점수가 포함됩니다. Primate Labs는 점수에 워크로드 출력이 실제 결과에 얼마나 가까운지, 즉 모델이 의도한 작업을 얼마나 정확하게 수행하는지 평가하는 정확도 측정도 포함되어 있다고 말합니다.
현재 Geekbench AI는 Windows, macOS, Linux, Android 및 iOS 플랫폼에 출시되었으며 사용자는 다운로드하여 사용해 볼 수 있습니다. 그러나 이러한 테스트 점수가 실제 작업 성능과 어떻게 관련되는지 완전히 이해하려면 Copilot Plus PC 및 다양한 새로운 스마트폰과 같은 기본 AI 기능이 탑재된 장치를 테스트하는 데 더 많은 시간이 필요합니다.
기존 프레임 속도 또는 로드 시간 테스트와 달리 Geekbench AI의 출현은 예측 텍스트의 정확성이나 생성 AI 이미지 편집기의 성능과 같은 새로운 측정 항목에 주의를 기울여야 함을 의미합니다. 이는 AI 기술이 장치 성능을 평가하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다는 사실을 반영합니다.
Geekbench AI의 출시는 의심할 여지 없이 장치 AI 기능 평가에 대한 새로운 표준을 제공합니다. 점점 더 많은 장치에 AI 기능이 통합됨에 따라 이러한 테스트 도구의 중요성이 점점 더 부각될 것입니다. 이는 소비자가 다양한 장치의 AI 성능을 더 잘 이해하고 비교하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 하드웨어 제조업체에 AI 성능 최적화를 위한 참조 지표를 제공합니다.
그러나 AI 성능 테스트는 아직 초기 단계라는 점도 인식해야 합니다. Geekbench AI의 테스트 결과가 실제 사용자 경험과 어떤 관련이 있는지, 그리고 다양한 AI 애플리케이션 시나리오에서 장치 성능을 정확하게 반영하는 방법은 추가 관찰과 검증이 필요합니다.
앞으로는 다양한 관점에서 장치의 AI 기능을 평가하는 유사한 AI 성능 테스트 도구가 더 많이 등장할 수도 있습니다. 이러한 추세는 또한 AI 기술이 기존 CPU 및 GPU 성능만큼 중요한 기기 성능을 판단하는 중요한 차원이 되고 있음을 반영합니다.
전체적으로 Geekbench AI의 등장은 AI 성능 평가에 대한 중요성이 커지고 있음을 의미합니다. 이는 소비자와 제조업체에게 중요한 참조 기반을 제공하지만 실제 적용 시나리오를 더 잘 반영하려면 지속적인 개선과 개선도 필요합니다.