コンピューターの AI 機能をテストする方法

人工知能、特に生成 AI は現在非常に著名なテクノロジーとなっており、製品発表会では他のものよりも先に言及されることがよくあります。Pixel9シリーズにMicrosoft Copilot+ PC範囲。これらのデバイスには、より多くの AI 機能と、AI タスク専用のコンポーネントが追加されています。現時点で最も一般的な AI タスクをコンピューターがどの程度うまく処理できるか疑問に思っている場合は、新しくリリースされたツールを参照してください。ギークベンチ AI 1.0、Geekbench のベンチマーク専門家による。

ベンチマークに慣れていない人のために説明すると、ベンチマークは基本的に、特別に設計されたタスクでハードウェアのストレス テストを行い、システムがどれほど強力であるか、また他のシステムとどのように比較できるかを把握するのに役立ちます。コンピューターのさまざまなコンポーネントのベンチマークを行うことができますが、この状況では、特に AI パフォーマンスのテストに注目します。

AI ベンチマークが実際にテストしているもの

Geekbench AI などの AI ベンチマークを実行すると、通常 AI によって処理されるタスク (写真内の物体や顔の検出、既存の画像のスタイルに基づいた新しい画像の生成、翻訳など) をコンピューターがどの程度うまく実行できるかが確認されます。言語間。これらのジョブには Web アプリを使用する場合がありますが、これらのベンチマークは、コンピューターがローカルでそれらをどの程度うまく処理できるかを示します。

これらのさまざまなテストでは、機械学習 (膨大な量のデータに基づいてモデルをトレーニングする) やディープ ラーニング (機械学習のより複雑なバージョン) など、さまざまな種類の AI が利用されます。また、AI タスクの処理速度や正確さなど、AI パフォーマンスのさまざまな側面も測定します。

現在のシステムには、AI タスクを処理するために構築されたプロセッサーである専用のニューラル プロセッシング ユニット (NPU) が搭載されていることが多くなっています。これらのタスクでは、一般的なコンピューティング プロセスとは異なるタイプの計算やワークフローが必要になることが多いため、これらのタスク専用に作成されたハードウェア コンポーネントを使用すると、すべての処理を高速化できます (GPU またはグラフィックス プロセッシング ユニットがビジュアル処理専用に設計されているのと同じです)。

Geekbench AI は最後に、完全精度、半精度、量子化の 3 つのスコアを生成します。 [完全精度] は、高レベルの精度が必要で、ほとんどの要求がシステムに課される AI タスクを反映しますが、他の 2 つは、精度と速度の点で多少妥協します (効率が重要な場合に必要になることがよくあります)。

「CPU に依存するワークロードが、パフォーマンスのスケーリングのために複数のコアまたはスレッドをどのように活用できるかが異なるのと同様に (ほとんどの関連ベンチマークではシングルコアとマルチコアの両方のメトリクスが必要です)、AI ワークロードは、要件に応じて、さまざまな精度レベルをカバーします。必要なタスク、利用可能なハードウェア、そしてその間のフレームワークです」と Geekbench の John Poole 氏は説明します。ブログ投稿で。

コンピューターで Geekbench AI を実行する方法

へ向かうGeekbench AI ダウンロード ページWindows、macOS、Linux 用のパッケージを検索します (モバイル デバイスでベンチマークを実行する場合は、Google Play ストアと Apple App Store へのリンクも検索できます)。これらのプログラムはすべて、ベンチマーク ソフトウェアの実行経験がなくても簡単に使用できます。

デスクトップ上の Geekbench AI のメイン インターフェイスには、まず、実行しているオペレーティング システムやインストールされているプロセッサなど、システムに関するいくつかの情報が表示されます。次に、ベンチマークの対象となる内容の説明が表示されます。 (完了までに数分かかることに注意してください。)

次に、ベンチマークを構成するためのドロップダウン メニューが表示されます。まず、AIフレームワーク、これは基本的にテストに使用する AI ツールセットです。表示されるものはシステムによって異なり、次のものが含まれる場合があります。ONNX(オープンソースの Open Neural Network Exchange) およびコアML(Apple ハードウェアで使用される AI フレームワーク)。

それから、AI バックエンド、これは、AI 機能をテストするシステム コンポーネントを意味します。これはコンピュータの中身によって異なりますが、次のようになります。CPU、そしておそらくGPUそしてNPU（またはニューラルエンジン） あまりにも。一部のシステムでは、利用可能なプロセッサを切り替えることができる [AI デバイス] オプションも表示されます。

ベンチマークの構成方法に満足したら、をクリックします。AI ベンチマークを実行するそれを動かし始めるために。システムの結果が Web ブラウザにポップアップ表示され、同じポータルを通じて他のデバイスから投稿された他の結果を確認できます。スコアは、Intel Core i7-10700 プロセッサのパフォーマンスを反映する 1,500 のベースラインに対して調整されていることに注意してください。スコアが高いほど、AI の処理能力が高いことを示します。