Geekbench geliştiricisi Primate Labs kısa bir süre önce yapay zeka ağırlıklı iş yükleri özelinde sistemlerin performansını değerlendirmek için yeni bir araç yayınladı. Yayınlanan Geekbench AI 1.0 ile birlikte bir cihazın CPU, GPU ve NPU’sunu (nöral işlem birimi) ölçerek makine öğrenimi uygulamalarında ne kadar yetenekli olduğu belirlenecek. Geekbench AI çıktı
Makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka merkezli iş yükleri için test metodolojilerine sahip olan Geekbench AI, esasında 2021 yılından bu yana geliştiriliyordu. O zamanlar Geekbench ML olarak adlandırılan araç bariz nedenlerden dolayı adını “AI” olarak değiştirdi.
Esasında bir cihazın yapay zeka performansını ölçmek geleneksel CPU ve GPU performansını ölçmek kadar kolay değil. Geliştiriciye göre bu süreç zor zira ölçmek istediğiniz performans için hangi testlerin en önemli olduğunu belirlemek karmaşık. Geliştirici bunun için sektördeki yazılım ve donanım mühendisleriyle detaylı görüşmeler yaptığını ve en doğru kıstasları seçtiklerini söylüyor.
Bu bağlamda farklı donanımların yapay zeka ile ilgili farklı görevlere nasıl tepki verdiğini keşfetmek için Geekbench AI, ONNX, CoreML, TensorFlow Lite ve OpenVINO gibi farklı çerçeveleri destekleyerek performansı hem doğruluk hem de hıza göre değerlendiriyor. Değerlendirmelerden sonra üç ayrı puan oluşturuluyor. Bu puanlar aynı zamanda çıktıların gerçeğe ne kadar yakın olduğunu değerlendirmek için de kullanılıyor. Elbette modelin yapması gereken şeyi ne kadar doğru yapabildiğini belirlemek zor bir iş dediğimiz gibi. Bunun için gerçek dünya verileri ile Geekbench AI verilerini kıyaslayarak bir korelasyon ve standart bulmak gerekecek. Kendiniz denemek istiyorsanız kaynakça kısmındaki ikinci bağlantıyı kullanabilirsiniz.