Geekbench: як це насправді працює

Порівняльний аналіз смартфонів і комп’ютерів передбачає тестування продуктивності пристроїв у кількох різних категоріях. Ви можете порівнювати різні показники, зокрема графічну продуктивність, штучний інтелект і обчислення. Geekbench — це бенчмарк, який став основним продуктом у світі бенчмаркінгу, і в основному зосереджений на обчисленнях. Geekbench 6 — остання версія, але що це таке? Що він перевіряє і як?

Що таке Geekbench?

Geekbench — це крос-платформна програма для порівняльного аналізу, яка може оцінювати як одноядерні, так і багатоядерні обчислювальні можливості вашого пристрою. Цей показник можна використовувати як точку порівняння з сусідніми пристроями та калібрувати за a базова оцінка 2500, яка, за словами Primate Labs, є оцінкою Dell Precision 3460 з Intel Core i7-12700. Слід визнати, що перегляд результатів Geekbench 6, здається, вказує на те, що цей конкретний процесор ледве набирає 2000 балів у одноядерний, але окрім цього, передумова полягає в тому, що пристрій, який отримує 5000 балів, має вдвічі більшу продуктивність, ніж i7-12700.

У випадку з Geekbench 6, це остання версія набору тестів Geekbench, яка має на меті виміряти можливості свого смартфона так, як це дійсно важливо, коли справа доходить до використання будь-якого з них найкращі телефони.

• Більші фотографії в роздільній здатності, зроблені сучасними смартфонами (12-48 МП)
• Приклади HTML, що відповідають сучасним стандартам веб-дизайну
• Більша бібліотека зображень для тестів імпорту
• Більші карти для навігаційних тестів
• Більші та сучасніші приклади PDF
• Збільшення розміру робочого навантаження Clang

Є також тести обчислень графічного процесора, і він може тестувати OpenCL, Metal і Vulkan. Тест обчислення графічного процесора використовує робочі навантаження машинного навчання, такі як розмиття фону та виявлення обличчя, щоб перевірити можливості розпізнавання об’єктів. Крім того, він запускає робочі навантаження редагування зображень, такі як визначення горизонту, визначення країв і розмиття за Гаусом. Нарешті, існують робочі навантаження синтезу зображень, які виконують зіставлення функцій і стереозбігів, а також еталонний тест моделювання, який імітує фізику елементарних частинок.

Які платформи підтримує Geekbench 6?

Geekbench 6 підтримує такі платформи, а деякі з них підтримують Windows on Arm найкращі ноутбуки поставляється з Geekbench 6.1:

Як працює тест процесора Geekbench?

Тест процесора Geekbench розбитий на кілька ключових тестів, які мають одноядерний і багатоядерний розділ. Кожен розділ згрупований у два підрозділи: робочі навантаження з цілими числами та навантаження з плаваючою комою. За замовчуванням між кожним тестом є проміжки в дві секунди, щоб мінімізувати вплив температурних проблем на продуктивність.

Geekbench 6 представив модель спільних завдань для багатопотокового тестування, де робочі навантаження розподіляються між кількома потоками, щоб представити більш реалістичні робочі навантаження. Раніше Geekbench розподіляв навантаження між окремими потоками, що добре масштабувалося, але забезпечувало дуже мало зв’язку між потоками. У випадку моделей спільних завдань кожен потік обробляє частину більшого спільного завдання. Він не так добре масштабується, але більш репрезентує випадки реального використання.

Оцінки обчислюються за допомогою середнього зваженого арифметичного балів за підрозділами з цілим числом підрозділ, на який припадає 65% оцінки, і підрозділ із плаваючою комою, що відповідає залишилися 35%.

Що стосується того, як Geekbench перевіряє здатність чіпсета вашого пристрою, він тестує різні типи робочих навантажень, розділених на категорії. Ці категорії поділяються на продуктивність, розробник, машинне навчання та синтез зображень.

Geekbench 6 Робочі навантаження продуктивності

Це робочі навантаження, які перевіряють, наскільки продуктивний ваш пристрій у повсякденних критичних завданнях.

Стиснення файлів

Робочі навантаження на стиснення файлів перевіряють, наскільки добре ваш пристрій стискає та розпаковує файли за допомогою різних форматів стиснення. Це моделі використовують випадки, коли користувач може стиснути файл, щоб надіслати комусь іншому, щоб зменшити дані та пропускну здатність. Він стискає вихідний архів Ruby 3.1.2, який є архівом розміром 75 МБ і містить 9841 файл, використовуючи стиснення LZ4 і ZSTD. Потім він перевіряє стислі файли за допомогою хешу SHA-1.

Потім ці файли зберігаються за допомогою зашифрованої файлової системи в пам’яті, і це робоче навантаження використовує інструкції, які прискорюють шифрування та дешифрування AES. Він також використовує інструкції, які прискорюють алгоритми хешування SHA-1.

Навігація

Ми використовуємо навігацію на різних пристроях, зокрема на смартфонах. Робоче навантаження навігації спрямоване на створення маршрутів між послідовністю місць і моделювання людей, які використовують такі програми, як Google Maps, в автономному режимі. Він використовує алгоритм Дейкстри для розрахунку 24 різних маршрутів на двох різних картах OpenStreetMap. Один у Ватерлоо, Онтаріо, а інший у Торонто, Онтаріо.

Браузер HTML5

Браузер HTML5 відкриває кілька сторінок HTML5 і моделює користувача, який переглядає веб-сторінки в сучасному браузері, такому як Chrome або Safari. Він використовує безголовий браузер і відкриває, аналізує, розміщує та рендерить тексти та зображення на основі популярних сайтів, зокрема Instagram, Wikipedia та Ars Technica. Він використовує такі бібліотеки:

• Google Gumbo як аналізатор HTML
• litehtml як синтаксичний аналізатор CSS, механізм макета та відтворення
• FreeType як механізм шрифтів
• Антизерниста геометрія як бібліотека візуалізації 2D-графіки
• libjpeg-turbo та libpng як кодеки зображень

Цей тест відображає вісім сторінок в одноядерному режимі та 32 сторінки в багатоядерному режимі.

Візуалізація PDF

Робоче навантаження візуалізації PDF відкриває складні PDF-документи за допомогою PDFium, який є інструментом візуалізації PDF Chrome. Він відтворює PDF-файли карт парків від Американської служби національних парків розміром від 897 Кб до 1,5 МБ. Ці файли містять великі векторні зображення, лінії та текст.

Цей тест відображає чотири PDF-файли в одноядерному режимі та 16 PDF-файлів у багатоядерному режимі.

Бібліотека фотографій

Робота з організації фотографій класифікує та позначає фотографії на основі об’єктів, які вони містять, дозволяючи користувачам шукати свої фотографії за ключовими словами в програмах для впорядкування зображень. Він використовує MobileNet 1.0 для класифікації фотографій і базу даних SQLite для зберігання метаданих фотографій разом із їхніми тегами.

Це робоче навантаження виконує такі дії для кожної фотографії:

1. Розпакуйте фотографію зі стисненого файлу JPEG.
2. Зберігайте метадані фотографій у базі даних SQLite. Ця база даних попередньо заповнена метаданими для понад 70 000 фотографій.
3. Створіть мініатюру попереднього перегляду та закодуйте її як JPEG.
4. Створіть мініатюру висновку.
5. Запустіть модель класифікації зображення на мініатюрі висновку.
6. Зберігайте теги класифікації зображень у базі даних SQLite.

Робоче навантаження бібліотеки фотографій працює з 16 фотографіями в одноядерному режимі та 64 фотографіями в багатоядерному режимі.

Робочі навантаження розробника Geekbench 6

Робочі навантаження розробника в Geekbench 6 вимірюють, наскільки добре ваш пристрій виконує типові завдання розробника, такі як редагування тексту, компіляція коду та стиснення активів.

лязг

Компілятор Clang використовується для компіляції інтерпретатора Lua, моделюючи випадки використання розробниками, які створюють свій код, і своєчасну компіляцію, яку користувачі часто відчувають на своїх пристроях. Він використовує musl libc як стандартну бібліотеку C для скомпільованих файлів. Він компілює вісім файлів в одноядерному режимі та 96 файлів у багатоядерному режимі.

Опрацювання тексту

Обробка тексту завантажує численні файли, аналізує їхній вміст за допомогою регулярних виразів, зберігає метадані в базі даних SQLite та експортує вміст в інший формат. Він моделює типові алгоритми обробки тексту, які маніпулюють, аналізують і перетворюють дані для публікації та отримання інформації.

Це робоче навантаження реалізовано на суміші Python і C++, з використанням Python 3.9.0 і обробкою 190 файлів розмітки для введення.

Стиснення активів

Стиснення ресурсів стискає 3D-текстурні та геометричні ресурси за допомогою різноманітних популярних кодеків стиснення, таких як ASTC, BC7 і DXT5. Він моделює стандартні конвеєри стиснення вмісту, які використовують розробники ігор.

У робочому навантаженні використовується bc7enc для реалізації BC& та DXTC, а для реалізації ASTC – кодувальник Arm ASTC.

Робочі навантаження машинного навчання

Робочі навантаження машинного навчання передусім вимірюють, наскільки добре ваш ЦП може впоратися з розпізнаванням об’єктів на зображеннях і сценах.

Виявлення об'єктів

Робоче навантаження з виявлення об’єктів використовує машинне навчання, щоб виявляти та класифікувати об’єкти на фотографіях. Він використовує згортову нейронну мережу під назвою MobileNet v1 SSD для виявлення та класифікації об’єктів на фотографіях, а розмір фотографій становить 300x300 пікселів. Він виконує такі кроки для ідентифікації об’єктів на зображенні:

1. Завантажте фото
2. Витягніть об'єкти з фотографії за допомогою MobileNet v1 SSD
3. Згенеруйте оцінку достовірності або виявлення, яка представляє точність виявлення
4. Намалюйте рамку навколо об’єкта та виведіть оцінку достовірності

Виявлення об'єктів обробляє 16 фотографій в одноядерному режимі та 64 фотографії в багатоядерному режимі.

Розмиття фону

Розмиття фону відокремлює передній план від фону у відеопотоках і розмиває фон, як це можуть робити такі сервіси, як Zoom, Discord і Google Meet.

Редагування зображень

Робочі навантаження на редагування зображень визначають, наскільки добре ваш ЦП може виконувати редагування простих і складних зображень.

Засіб для видалення об'єктів

Робоче навантаження засобу для видалення об’єктів видаляє об’єкти з фотографій і заповнює залишені прогалини, моделюючи заливку з урахуванням вмісту та власну Magic Eraser від Google. Робоче навантаження надає 3-мегапіксельне зображення з небажаною областю, і робоче навантаження видаляє цю область і використовує схему малювання для реконструкції залишеного проміжку.

Виявлення горизонту

Робоче навантаження визначення горизонту може виявляти та вирівнювати нерівні або викривлені лінії горизонту для покращення фотографій. Він моделює коректори лінії горизонту в програмах для редагування фотографій і використовує детектор країв Canny для застосування трансформації Гафа для визначення лінії горизонту. Він використовує фотографію 48 МП як вхідний сигнал.

Фотофільтр

Робоче навантаження фільтрів фотографій застосовує фільтри для покращення зовнішнього вигляду фотографій, моделюючи загальні фільтри в програмах соціальних мереж, як-от Instagram. Він застосовує наведені нижче ефекти до 10 різних фотографій із розміром фотографій від 3 МП до 15 МП.

• Фільтри кольору та розмиття
• Регулювання рівня
• Кадрування та масштабування
• Складання зображення

HDR

Робоче навантаження HDR змішує шість звичайних фотографій, щоб створити одну кольорову та яскраву фотографію HDR. Він моделює функції HDR, наявні в сучасних додатках камери смартфона, створюючи єдине 16-мегапіксельне HDR-зображення з шести 16-мегапіксельних звичайних зображень.

Синтез зображення

Ці робочі навантаження визначають, як ваш ЦП може впоратися зі створенням повністю штучних зображень.

Трасувальник променів

Трасування променів у моді, і його можна використовувати для створення фотореалістичних зображень шляхом моделювання взаємодії світлових променів з об’єктами у віртуальних сценах. Це моделює процеси візуалізації, які використовували б програми для 3D-рендерінгу, наприклад Blender або Cinema 4D.

Структура з руху

Структура з руху – це техніка, яка створює 3D-геометрію з кількох 2D-зображень. Системи доповненої реальності використовують такі методи, щоб зрозуміти сцени реального світу. Це робоче навантаження бере дев’ять 2D-зображень однієї сцени та створює оцінку 3D-координат точок, які видно на обох зображеннях.

Як завантажити Geekbench

Geekbench — це один із стандартних тестів, який люди використовують для тестування таких пристроїв, як найкращі телефони, ноутбуки та таблетки, і ви можете завантажити його з Apple App Store, Google Play Store і веб-сайт Primate Labs.