Geekbench AI: أداة جديدة لقياس أداء الذكاء الاصطناعي

أطلقت Primate Labs رسميًا أداة Geekbench AI، وهي أداة قياس مُصممة خصيصًا لأعباء العمل المُركّزة على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

يُمثل إطلاق Geekbench AI 1.0 تتويجًا لسنوات من التطوير والتعاون مع العملاء والشركاء ومجتمع هندسة الذكاء الاصطناعي. تم إعادة تسمية المعيار، الذي كان يُعرف سابقًا باسم Geekbench ML خلال مرحلة المعاينة، ليتماشى مع مصطلحات الصناعة وضمان الوضوح حول هدفه.

تُتوفر Geekbench AI الآن لأنظمة Windows و macOS و Linux من خلال موقع Primate Labs على الويب، وكذلك على متجر Google Play و Apple App Store للأجهزة المحمولة.

تهدف أداة قياس Primate Labs الأحدث إلى توفير طريقة موحدة لقياس ومقارنة قدرات الذكاء الاصطناعي عبر منصات وهياكل مختلفة. يُقدم المعيار نهجًا فريدًا من خلال تقديم ثلاثة درجات إجمالية، تعكس تعقيد وتنوع أعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

“قياس الأداء، ببساطة، صعب للغاية”، شرحت Primate Labs. “ذلك ليس لأنّ إجراء اختبار عشوائي صعب، بل لأنّ تحديد الاختبارات الأكثر أهمية للأداء الذي تريد قياسه صعب – خاصةً عبر منصات مختلفة، وخاصةً عندما يقوم الجميع بأشياء بطرق مختلفة قليلاً”.

يُراعي نظام الدرجات الثلاث مستويات الدقة المتنوعة وتحسينات الأجهزة الموجودة في تنفيذات الذكاء الاصطناعي الحديثة. يُتيح هذا النهج متعدد الأبعاد للمطورين وبائعي الأجهزة والهواة الحصول على رؤى أعمق حول أداء الذكاء الاصطناعي للجهاز عبر سيناريوهات مختلفة.

إضافة بارزة إلى Geekbench AI هي تضمين قياسات الدقة لكل اختبار. تُقرّ هذه الميزة بأنّ أداء الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على السرعة فحسب، بل أيضًا على جودة النتائج. من خلال دمج مقاييس السرعة والدقة، تُقدم Geekbench AI نظرة شاملة أكثر على قدرات الذكاء الاصطناعي، مما يساعد المستخدمين على فهم المقايضات بين الأداء والدقة.

يُقدم Geekbench AI 1.0 دعمًا لمجموعة واسعة من إطارات عمل الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك OpenVINO على Linux و Windows، ومندوبي TensorFlow Lite المحددين من قبل البائعين مثل Samsung ENN و ArmNN و Qualcomm QNN على Android. يُضمن دعم إطار العمل الواسع هذا أنّ المعيار يعكس أحدث الأدوات والمنهجيات التي يستخدمها مطورو الذكاء الاصطناعي.

يستخدم المعيار أيضًا مجموعات بيانات أكثر شمولًا وتنوعًا، مما لا يُحسّن فقط تقييمات الدقة، بل يُمثل أيضًا حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي بشكل أفضل. تعمل جميع أعباء العمل في Geekbench AI 1.0 لمدة ثانية واحدة على الأقل، مما يسمح للأجهزة بالوصول إلى مستويات الأداء القصوى أثناء الاختبار مع الحفاظ على انعكاس طبيعة التطبيقات الواقعية المتقطعة.

نشرت Primate Labs أوصافًا تقنية تفصيلية لأعباء العمل والنماذج المستخدمة في Geekbench AI 1.0، مُشددةً على التزامها بالشفافية ومنهجيات الاختبار القياسية في الصناعة. تم دمج المعيار مع Geekbench Browser، مما يُسهّل المقارنات عبر المنصات ومشاركة النتائج.

تتوقع الشركة تحديثات منتظمة لـ Geekbench AI لمواكبة التغيرات في السوق والميزات الناشئة للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تعتقد Primate Labs أنّ Geekbench AI قد وصل بالفعل إلى مستوى من الموثوقية يجعله مناسبًا للدمج في سير العمل الاحترافي، حيث تستخدم شركات التكنولوجيا الكبرى مثل Samsung و Nvidia المعيار بالفعل.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي