Nooknick Yanika
Primate Labs เปิดตัว Geekbench AI เครื่องมือวัดประสิทธิภาพ AI ใหม่ ให้คะแนนการทำงานของฮาร์ดแวร์ เน้นไปที่การทำงานสำหรับ AI
Geekbench AI ชุดเครื่องมือวัดประสิทธิภาพ AI เปิดตัวอย่างเป็นทางการ
หลังจากการทดสอบอย่างยาวนานภายใต้ชื่อ “Geekbench ML” ทางผู้พัฒนาอย่าง Primate Labs ได้เปิดตัวชุดเครื่องมือวัดประสิทธิภาพใหม่ออกมาอย่างเป็นทางการแล้ว โดยถูกปรับให้เหมาะสมกับงานที่เน้น AI ภายใต้ชื่อ Geekbench AI เครื่องมือนี้มีเป้าหมายเพื่อวัดประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ภายใต้การทำงานหลากหลายรูปแบบที่เน้นการเรียนรู้ของเครื่อง, การเรียนรู้เชิงลึก และงานที่เน้น AI อื่น ๆ
Geekbench AI 1.0 จะตรวจสอบการทำงานที่เฉพาะเจาะจงบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับงาน AI และมุ่งหมายที่จะครอบคลุมการออกแบบฮาร์ดแวร์หลากหลายประเภท โดยจะมีผลการทดสอบโดยแบ่งคะแนนเป็น 3 ส่วน เพื่อความแม่นยำ แบ่งออกเป็น ความแม่นยำเดี่ยว (single-precision), ความแม่นยำครึ่งหนึ่ง (half-precision), และข้อมูลที่ถูกปรับลดขนาด (quantized data)
นอกจากคะแนนประสิทธิภาพเหล่านี้ Geekbench AI ยังวัดความแม่นยำในแต่ละการทดสอบด้วย ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพในขณะที่ประเมินประโยชน์และข้อเสียของวิธีการทางวิศวกรรมต่าง ๆ ได้
Geekbench AI พร้อมให้ใช้งานในแพลตฟอร์มที่หลากหลาย ได้แก่ iOS, macOS, Windows, Android, และ Linux ดูข้อมูลเพิ่มเติมและดาวน์โหลด Geekbench AI ได้ ที่นี่
ตัวอย่างคะแนน Geekbench AI ของ iPhone 15 Pro
จากการทดสอบ iPhone 15 Pro ได้คะแนน Geekbench AI ดังนี้
คะแนนโดยรวม
- Single Precision (SP): 3,766
- Half Precision (HP): 6,596
- Quantized (Q): 5,770
ที่ด้านล่างตรงเมนู AI Performance จะมีการแจกแจงคะแนนในหมวดหมู่ต่าง ๆ มาให้
การให้คะแนนในแต่ละข้อหมายถึงอะไร?
การให้คะแนนในแต่ละข้อหมายถึงอะไร?- Image Classification (การจัดหมวดหมู่ภาพ)
- Image Segmentation (การแบ่งส่วนภาพ)
- Pose Estimation (การประมาณท่าทาง)
- Object Detection (การตรวจจับวัตถุ)
- Face Detection (การตรวจจับใบหน้า)
- Depth Estimation (การประมาณความลึก)
- Style Transfer (การถ่ายโอนรูปแบบ)
- Image Super-Resolution (การเพิ่มความละเอียดของภาพ)
จากคะแนนในแต่ละหมวดหมู่ จะเห็นได้ว่าการทดสอบแบ่งออกเป็นสามระดับความแม่นยำตามที่บอกไปข้างต้น โดยแต่ละระดับจะมีคะแนนประสิทธิภาพและความแม่นยำที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับการใช้งานฮาร์ดแวร์และการออกแบบของ AI โมเดลค่ะ
