프로세서에 인공 지능(AI)을 위한 특수 코어가 점점 더 많이 내장됨에 따라 효율성을 정량화하고 비교하는 것이 필수적입니다. 이는 최근 데스크톱과 노트북에 사용되는 프로세서의 AI 성능을 테스트하는 도구인 Geekbench AI를 출시한 Primate Labs에 의해 잘 이해되었습니다.
AI 중심 프로세서 이해
일부 새로운 프로세서에는 인공 지능 작업을 처리하는 데 사용되는 신경 처리 장치(NPU)도 포함되어 있습니다. 이러한 코어는 때때로 서로 다른 칩에서 성능이 동일하게 보이도록 할 수 있는 측정값인 TOPS(Tera Operations Per Second)라고도 합니다. 하지만 평범한 TOPS 점수는 전체 그림을 반영하지 않으며, 이때 Geekbench AI가 개입합니다.
Geekbench AI의 새로운 기능
Geekbench AI는 Geekbench ML로 알려진 Primate Labs의 이전 소프트웨어 브랜드가 변경된 버전입니다. "기계 학습"(ML)이 더 정확한 용어일 수 있지만 "AI"는 일반 대중에게 더 잘 공감하고 도구의 목적, 즉 AI 성능 측정의 하위 초점 영역 확장을 반영합니다.
이 도구는 크로스 플랫폼입니다. 즉, 다양한 운영 체제와 하드웨어에서 AI의 효율성을 비교할 수 있습니다. 이러한 유연성은 특정 시스템에서 AI 알고리즘의 성능을 보여 주어 사용자의 의사 결정을 돕습니다.
Geekbench AI가 장치 성능을 벤치마킹하고 평가하는 방법 살펴보기
Geekbench AI는 테스트 결과를 세 가지 범주로 분류합니다. CPU, GPU 그리고 NPU 성능. 이러한 종류의 세분화를 통해 AI 시스템의 전반적인 성능에서 각 요소의 구체적인 역할을 이해할 수 있습니다. 놀랍게도 NPU는 여전히 에너지 효율적인 AI에 특화된 ASIC인 반면, GPU, 특히 프로세서에 통합된 GPU는 SIMD 기능 덕분에 이미 AI 분야에서 상당히 강력해졌습니다.
또한 Geekbench AI는 단순히 장치의 컴퓨팅 성능을 측정하는 척도가 아닙니다. 세 가지 주요 지표를 통해 성과를 평가합니다. 세 가지 주요 지표를 통해 성과를 평가합니다.
총 정밀도(Total Precision): AI의 글로벌 성능.
평균 정밀도: 작업 수행에 대한 신뢰성입니다.
정량화된 점수: 벤치마킹 프로세스의 결과를 정량화합니다.
이러한 지표를 통해 단일 코어 성능과 멀티 코어 성능을 구분하는 기존 프로세서 벤치마크와 비교하여 AI가 얼마나 잘 작동하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
AI와 함께 성장할 도구
AI 분야의 발전과 함께 Geekbench AI의 경우도 마찬가지입니다. 현재 순위는 스마트폰, 태블릿 등 모바일 기기를 기준으로 하고 있으나, 데스크톱 프로세서도 곧 추가될 예정이다. 이러한 진화는 사용자가 AI 컴퓨팅의 역동적인 영역에 대처할 수 있는 위치에 있도록 도움을 줄 수 있습니다.
다양한 프로세서의 성능을 비교하기 위한 목적으로, 공식 Geekbench AI 순위는 또한 지속적으로 업데이트되는 결과 목록을 제공하며, 여기에는 앞으로 더 많은 장치가 추가될 예정입니다.
AI가 컴퓨팅에 더 깊이 적용되는 현대 세계에서 Geekbench AI와 같은 애플리케이션은 개발 상황을 파악하고 올바른 장치를 선택하는 데 없어서는 안 될 요소입니다.