معلومات العضو
نشاط Shamria:
-
866
-
3
-
723
- Geekbench AI 1.0.0 برنامج قياس قدرات الجهاز على أداء مهام التعلم الآلي (للماك)
h AI هو معيار ذكاء اصطناعي متعدد الأنظمة يستخدم مهام التعلم الآلي في العالم الحقيقي لتقييم أداء عبء عمل الذكاء الاصطناعي.
يقيس Geekbench AI وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ووحدة المعالجة العصبية لتحديد ما إذا كان جهازك جاهزًا لتطبيقات التعلم الآلي المتطورة اليوم وغدًا.
https://absba.cc/attachments/1723928359135-jpeg.35028/
قم بقياس أداء الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي بثقة
أداء الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي
يقوم Geekbench AI بتشغيل عشرة أحمال عمل للذكاء الاصطناعي، كل منها بثلاثة أنواع مختلفة من البيانات، مما يمنحك صورة متعددة الأبعاد لأداء الذكاء الاصطناعي على الجهاز. باستخدام مجموعات بيانات كبيرة تحاكي حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، يمكن للمطورين والمستهلكين قياس أداء الذكاء الاصطناعي على الجهاز في بضع دقائق فقط باستخدام درجات الدقة الفردية ونصف الدقة والكمية.
قياس الذكاء الاصطناعي على وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات أو وحدة المعالجة العصبية
يقوم Geekbench AI بتحليل أداء الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة الأجهزة — حدد وحدة معالجة الرسوميات أو وحدة المعالجة المركزية أو وحدة المعالجة العصبية المخصصة لجهازك للاختبار. يمكنك أيضًا الاختيار من بين أطر عمل الذكاء الاصطناعي المتاحة على جهازك، مثل Core ML أو QNN. يمكن للمطورين تحديد أفضل مجموعة من الأطر والنماذج لأحمال عمل معينة، ويمكن للمستهلكين بسهولة قياس تأثير أجهزة الذكاء الاصطناعي المخصصة.
مقارنة أداء الذكاء الاصطناعي عبر المنصات
يقوم Geekbench AI بتشغيل أحمال عمل متطابقة على Android وiOS وWindows وmacOS وLinux. تم تصميم معيارنا للأجهزة عبر طيف القدرات، سواء كنت تختبر هاتفًا ذكيًا مزودًا بوحدة معالجة عصبية منخفضة الطاقة للغاية أو محطة عمل مخصصة مع أكثر من كيلو وات من الحوسبة المخصصة للذكاء الاصطناعي. قارن النتائج على الفور باستخدام متصفح نتائج Geekbench AI الخاص بنا.
التراخيص المهنية والشركاتية متاحة
يتضمن Geekbench AI Pro أدوات اختبار آلية، ووضع عدم الاتصال بالإنترنت، ورخصة للاستخدام التجاري مع دعم أساسي للبريد الإلكتروني. بالنسبة للشركات والمؤسسات، توفر تراخيص الموقع والمصدر الخاصة بنا دعمًا مخصصًا وتحديثات وإمكانية الوصول إلى الكود المصدر. اتصل بفريق المبيعات لدينا للحصول على عرض أسعار.
ما الجديد
الإصدار 1.0.0:
متطلبات
يقيس Geekbench AI وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات ووحدة المعالجة العصبية لتحديد ما إذا كان جهازك جاهزًا لتطبيقات التعلم الآلي المتطورة اليوم وغدًا.
https://absba.cc/attachments/1723928359135-jpeg.35028/
قم بقياس أداء الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي بثقة
أداء الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي
يقوم Geekbench AI بتشغيل عشرة أحمال عمل للذكاء الاصطناعي، كل منها بثلاثة أنواع مختلفة من البيانات، مما يمنحك صورة متعددة الأبعاد لأداء الذكاء الاصطناعي على الجهاز. باستخدام مجموعات بيانات كبيرة تحاكي حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، يمكن للمطورين والمستهلكين قياس أداء الذكاء الاصطناعي على الجهاز في بضع دقائق فقط باستخدام درجات الدقة الفردية ونصف الدقة والكمية.
قياس الذكاء الاصطناعي على وحدة المعالجة المركزية أو وحدة معالجة الرسومات أو وحدة المعالجة العصبية
يقوم Geekbench AI بتحليل أداء الذكاء الاصطناعي عبر مجموعة الأجهزة — حدد وحدة معالجة الرسوميات أو وحدة المعالجة المركزية أو وحدة المعالجة العصبية المخصصة لجهازك للاختبار. يمكنك أيضًا الاختيار من بين أطر عمل الذكاء الاصطناعي المتاحة على جهازك، مثل Core ML أو QNN. يمكن للمطورين تحديد أفضل مجموعة من الأطر والنماذج لأحمال عمل معينة، ويمكن للمستهلكين بسهولة قياس تأثير أجهزة الذكاء الاصطناعي المخصصة.
مقارنة أداء الذكاء الاصطناعي عبر المنصات
يقوم Geekbench AI بتشغيل أحمال عمل متطابقة على Android وiOS وWindows وmacOS وLinux. تم تصميم معيارنا للأجهزة عبر طيف القدرات، سواء كنت تختبر هاتفًا ذكيًا مزودًا بوحدة معالجة عصبية منخفضة الطاقة للغاية أو محطة عمل مخصصة مع أكثر من كيلو وات من الحوسبة المخصصة للذكاء الاصطناعي. قارن النتائج على الفور باستخدام متصفح نتائج Geekbench AI الخاص بنا.
التراخيص المهنية والشركاتية متاحة
يتضمن Geekbench AI Pro أدوات اختبار آلية، ووضع عدم الاتصال بالإنترنت، ورخصة للاستخدام التجاري مع دعم أساسي للبريد الإلكتروني. بالنسبة للشركات والمؤسسات، توفر تراخيص الموقع والمصدر الخاصة بنا دعمًا مخصصًا وتحديثات وإمكانية الوصول إلى الكود المصدر. اتصل بفريق المبيعات لدينا للحصول على عرض أسعار.
ما الجديد
الإصدار 1.0.0:
- الإصدار الأولي
متطلبات
- معالج Intel 64 بت
- macOS 13.0 أو أحدث
