プロセッサに人工知能 (AI) 用の特別なコアが組み込まれるケースが増えているため、その効率を定量化して比較することが不可欠になっています。Primate Labs はこれをよく理解しており、最近、デスクトップやラップトップで使用されるプロセッサの AI パフォーマンスをテストするツール、Geekbench AI をリリースしました。
AIに特化したプロセッサを理解する
新しいプロセッサの中には、人工知能タスクの処理に使用されるニューラル プロセッシング ユニット (NPU) も搭載されているものがあります。これらのコアは、TOPS (Tera Operations Per Second) という単位で表されることがあり、この測定単位によって、異なるチップ間でパフォーマンスが同じに見えることがあります。それでも、単純な TOPS スコアは全体像を反映するものではなく、ここで Geekbench AI が役立ちます。
Geekbench AIの新機能
Geekbench AI は、Primate Labs の以前のソフトウェアである Geekbench ML のブランド名を変更したものです。「機械学習」(ML) の方が正確な用語かもしれませんが、「AI」の方が一般の人々によく受け入れられ、ツールの目的である AI パフォーマンス測定のサブフォーカス領域の拡張を反映しています。
このツールはクロスプラットフォームなので、異なるオペレーティング システムや異なるハードウェアでの AI の効率を比較できます。この柔軟性により、特定のシステムでの AI アルゴリズムのパフォーマンスが示され、ユーザーの意思決定に役立ちます。
Geekbench AIがデバイスのパフォーマンスをベンチマークして評価する方法を見てみましょう
Geekbench AIはテスト結果を3つのカテゴリーに分類します。 CPU, GPU そして NPU のパフォーマンス。このようなセグメンテーションにより、AI システムの全体的なパフォーマンスにおける各要素の具体的な役割を理解することができます。驚くべきことに、NPU は依然としてエネルギー効率の高い AI に特化した ASIC ですが、GPU、特にプロセッサに組み込まれているものは、SIMD 機能のおかげで AI ですでにかなり強力になっています。
また、Geekbench AI はデバイスの計算能力を測るだけではありません。3 つの主要な指標を通じてパフォーマンスを評価します。3 つの主要な指標を通じてパフォーマンスを評価します。
トータル精度: AI のグローバルパフォーマンス。
平均精度: 作業の達成における信頼性。
定量化されたスコア: ベンチマーク プロセスの結果を定量化します。
これらのメトリックにより、シングルコアとマルチコアのパフォーマンスを区別する従来のプロセッサ ベンチマークと比較して、AI のパフォーマンスをより適切に把握できます。
AIとともに成長するツール
AI 分野の進歩に伴い、Geekbench AI も進化しています。現時点では、ランキングはスマートフォンやタブレットなどのモバイル デバイスに基づいていますが、デスクトップ プロセッサも間もなく追加される予定です。この進化により、ユーザーは AI コンピューティングのダイナミックな領域に対応できるようになります。
さまざまなプロセッサのパフォーマンスを比較するために、 公式Geekbench AI ランキングでは、継続的に更新される結果リストも提供され、これには多数のデバイスが含まれており、将来的にはさらに多くのデバイスが追加される予定です。
AI がコンピューティングの奥深くまで浸透しつつある現代の世界では、Geekbench AI のようなアプリケーションは、最新の開発動向を把握し、適切なデバイスを選択するために不可欠です。