- バージョン
- 1.2.0
- 更新日
- 2024/12/02
- 対応 OS
- Windows 10 (64bit) 以降, macOS 14 以降, Linux, iOS, Android
- 言語
- 英語
- 価格
- 無料
実際の機械学習タスクを使用して AI のパフォーマンスを評価する AI ベンチマークソフトです。
CPU/GPU/NPU を測定して、そのデバイスが最先端の機械学習アプリケーションに対応できるかを判断します。
測定した結果はブラウザーで表示され、Single Precision Score(単精度スコア)、Half Precision Score(半精度スコア)、Quantized Score(量子化スコア)の3つの指標で評価されます。
Windows/macOS/Linux/iOS/Android のクロスプラットフォームをサポートしています。
※ 個人利用に限り、無料で利用できます。無料版ではベンチマーク結果がネットに公開される形となります。
Geekbench AI の使い方
ダウンロード と インストール
- 提供元サイトのダウンロードページへアクセスし、「Download for Windows」ボタンをクリックしてダウンロードします。
※ Mac 版、Linux 版をダウンロードする場合は、それぞれのダウンロードボタンをクリックしてダウンロードします。 - ダウンロードしたセットアップファイル(GeekbenchAI-1.2.0-WindowsSetup.exe)からインストールします。
Geekbench AI - インストール
使い方
本ソフト起動時の画面
本ソフトを起動すると「Welcome to Geekbench AI」画面が表示されます。下記の内容が表示されます。
Welcome to Geekbench AIここでは「Later(後で)」ボタンをクリックします。
Geekbench AI requires an active internet connection and automatically uploads benchmark results to the Geekbench Browser.
Upgrade to Geekbench AI Pro to enable offline use and unlock other features.
--
Geekbench AI へようこそ。
Geekbench AI はアクティブなインターネット接続が必要であり、ベンチマーク結果を Geekbench ブラウザに自動的にアップロードします。
Geekbench AI Pro にアップグレードすると、オフラインでの使用が可能になり、他の機能も利用できるようになります。
※ 画面左下の「Do not show this message again」にチェックを入れると、今後本画面が表示されなくなります。
本ソフト起動時のメッセージウィンドウ
基本的な使い方
メイン画面では次の内容が表示されます。System information(システム情報)
以下のシステム情報が表示されます。- Operating System … OS
- Model … モデル
- Motherboard … マザーボード
- Memory … メモリ
AI Benchmark(AI ベンチマーク)
ベンチマーク測定時の AI Framework や AI Backend を選択できます。- AI FrameworkAI フレームワーク
- ONNX
- OpenVINO
- AI Backend … AI バックエンド
AI Framework に「ONNX」を選択した場合
- CPU
- DirectML
- CPU
- GPU
- AI Device … AI デバイス
Geekbench AI - メイン画面
AI Benchmark を実行する
実際のアプリケーションをモデル化したテストを使用して、日常的な AI タスクのパフォーマンスを測定します。「Run AI Benchmark」ボタンをクリックして AI ベンチマークが完了するまでに数分かかります。
AI Benchmark - 測定中
結果はウェブで表示されます。
AI スコアとして次の内容が数値で評価されます。
- Single Precision Score(単精度スコア)
- Half Precision Score(半精度スコア)
- Quantized Score(量子化スコア)
次のパフォーマンスも計測します。
- Image Classification (SP) … 画像分類 (SP)
- Image Classification (HP) … 画像分類 (HP)
- Image Classification (Q) … 画像分類 (Q)
- Image Segmentation (SP) … 画像セグメンテーション (SP)
- Image Segmentation (HP) … 画像セグメンテーション (HP)
- Image Segmentation (Q) … 画像セグメンテーション (Q)
- Pose Estimation (SP) … 姿勢推定 (SP)
- Pose Estimation (HP) … 姿勢推定 (HP)
- Pose Estimation (Q) … 姿勢推定 (Q)
- Object Detection (SP) … 物体検出 (SP)
- Object Detection (HP) … 物体検出 (HP)
- Object Detection (Q) … 物体検出 (Q)
- Face Detection (SP) … 顔検出 (SP)
- Face Detection (HP) … 顔検出 (HP)
- Face Detection (Q) … 顔検出 (Q)
- Depth Estimation (SP) … 深度推定 (SP)
- Depth Estimation (HP) … 深度推定 (HP)
- Depth Estimation (Q) … 深度推定 (Q)
- Style Transfer (SP) … スタイル転送 (SP)
- Style Transfer (HP) … スタイル転送 (HP)
- Style Transfer (Q) … スタイル転送 (Q)
- Image Super-Resolution (SP) … 画像超解像 (SP)
- Image Super-Resolution (HP) … 画像超解像 (HP)
- Image Super-Resolution (Q) … 画像超解像 (Q)
- Text Classification (SP) … テキスト分類 (SP)
- Text Classification (HP) … テキスト分類 (HP)
- Text Classification (Q) … テキスト分類 (Q)
- Machine Translation (SP) … 機械翻訳 (SP)
- Machine Translation (HP) … 機械翻訳 (HP)
- Machine Translation (Q) … 機械翻訳 (Q)
更新履歴
※ 機械翻訳で日本語にしています。
Version 1.2.0 (2024/12/02)
- このリリースには、次の変更が含まれています。
- フレームワークとバックエンドのアップグレード - これには、ONNX ランタイムと OpenVINO フレームワーク、および Samsung ENN と Qualcomm QNN バックエンドのアップグレードが含まれます。これらのアップグレードにより、Android および Windows システムでのワークロードのパフォーマンスと精度が向上します。
- ONNX モデルの再量子化 - Geekbench AI 1.2 では、ONNX モデルの量子化方法が更新され、パフォーマンスと精度の両方が向上します。これにより、Windows システムでの量子化されたワークロード スコアが向上します。
- これらの改善により、Android および Windows では Geekbench AI 1.2 のスコアが Geekbench AI 1.1 のスコアよりも高くなる可能性があります。つまり、Geekbench AI 1.2 のスコアは、Geekbench AI 1.1 または Geekbench AI 1.0 のスコアと厳密には比較できません。
Version 1.1.0 (2024/09/05)
- このリリースには以下が含まれます
- フレームワークとランタイムのアップグレード - これには、Windows 上の ONNX ランタイム 1.19 へのアップグレード、AMD および Intel CPU での半精度サポートの改善、iOS 18 および macOS 15 でのパフォーマンスを向上させる Core ML 構成の変更が含まれます。デバイスが必要なデータ型をサポートしていない場合、OpenVINO は実行時に別のデータ型に変換するのではなく、単精度ワークロードで CPU にフォールバックするようになりました。ArmNN は v24.08 に、Samsung の ENN は v3.1.8 にアップグレードされました。
- 一部の Android システムでより良い結果が得られました - 一部の Android デバイスでは、Play ストアの展開により、Geekbench AI がアクセスできるハードウェアが制限されるというバグが発生しました。バンドルされたライブラリをファイル システムに抽出すると、問題が軽減され、パフォーマンスが向上します。
- スコア検証の改善 - わずかな割合のケースで追加の反復をランダムに再検証することで、ベンチマークの堅牢性が向上します。検証はほとんどのワークロードで並列化されるようになり、結果の検証にかかる時間が短縮されました。つまり、ベンチマークの実行時間が短縮されるはずです。
- すべてを再量子化 - サポートされている多数のフレームワークの多数のモデルが再量子化され、ワークロード全体の出力品質、精度、パフォーマンスが向上しました。スコアの向上が期待できます。
- 細かい調整 - Geekbench AI は深度推定で画像ごとの正規化範囲を使用するようになり、計算精度が向上しました。また、インターンがソース コードの日付を調整しました。ぜひご協力をお願いします。
- 全体的に、このリリースではほとんどのデバイスのスコアがわずかに高くなるため、Geekbench AI 1.1 のスコアは Geekbench AI 1.0 のスコアと厳密には互換性がありません。
Version 1.0 (2024/08/15)
- -
ユーザーレビュー
-
まだレビューが投稿されていません。
このソフトの最初のレビューを書いてみませんか?