KAI Donanım
Bu telefon, tablet ya da bilgisayar donanım olarak ne kadar güçlü?
KAI Donanım, bir telefonu, tableti ve bilgisayarı donanım olarak tek tabloda karşılaştıran puandır; Ölçüm 4.0'da KAI Benchmark Skoru'nun yanında ikinci başlıktır. Sekiz donanım bloğundaki 36 testin sonucu, blok ağırlıklarıyla tek sayıda birleşir. Tanımı 3.2'den beri değişmedi.
Işın izleme testinin bir karesiKAI Donanım: aynı iş, aynı kurallar, her cihaz
Video, sekiz bloğun her birinde hangi işin koştuğunu ve bir testin nasıl puana dönüştüğünü anlatır: aynı dosyalar, aynı C kodu, GPU'nun kendi saati, ortanca örnek ve tek eksik üyede verilmeyen puan. 3.x döneminde hazırlandı; KAI Donanım'ın tanımı 4.0'da değişmedi.
Videonun metni
KAI Donanım. Telefonu, tableti ve bilgisayarı aynı tabloda karşılaştıran manşet puan: sekiz blok, otuz altı test. Kural basit: her cihaz aynı dosyaları işler; işlemci, bellek ve depolama işi aynı C kodudur. GPU hesap çekirdekleri GPU’nun kendi saatiyle ölçülür; her sonuç örneklerin ortancasıdır, en iyi koşu seçilmez.
Tepkisellik, tek bir işin ne kadar beklettiğidir: tek çekirdekte sıkıştırma, sıralama ve fizik, önbellekten belleğe uzanan bir işaretçi zinciri, tek bir dört kilobaytlık okuma, kısa bir soruya ilk token. Çok çekirdekte bütün çekirdekler dolar: 96 parçalı SQLite kaynağı, 342 bin satır, çekirdeklere dağıtılıp derlenir, sonra tek çekirdekte bağlanır.
Yanında çok çekirdekli iş birimi, matris çarpımı, JavaScript, şifreleme, sıkıştırma ve veritabanı. GPU’da dört bin doksan altılık iki matris yarım hassasiyetle çarpılır; sonuç 1024 karoya bölünür. 4K’da 4,2 milyon üçgenlik sahne çizilir, aynı sahne ışın izlenir; bellek bant genişliği ve NPU modelinin GPU’daki hızı da ölçülür.
NPU’da 16 katmanlı bir evrişim ağı dört görseli birden işler, toplu iş sekize kadar büyür, bir dönüştürücü de token dizilerini işler. Neural Engine’e hiç iş düşmezse test “desteklenmiyor” olur. Bellek bloğu, hızlı çekirdeklerle ve bütün çekirdeklerle belleği akıtır.
Depolama, önbelleği atlayarak yazar ve okur; rastgele okumada sekizden altmış dörde kadar okuyucu dener. Medya motorunda 4K klip çözülür ve dönüştürülür. Burada ölçülen kuşak değil, motorun sınıfı ve sayısıdır: aynı sınıfta iki çözücü motoru olan çip, tam iki katı çözer.
Son blok, yalnız işlemcide dil modeli: llama.cpp ile Qwen3’ün iki boyu. 1928 tokenlık istem işlenir, 256 token üretilir, sekiz sohbete kadar aynı anda. Her testten önce cihazın ısısı ve hızı denetlenir; ağır testlerden sonra iki dakika dinlenilir.
Testler bin puanlık referansa göre ölçeklenir, bloklar ağırlıklarıyla birleşir. Tek bir üye eksikse KAI Donanım verilmez. KAI Donanım: aynı iş, aynı kurallar, her cihaz. Sonuçlar Toplayo’da, cihaz cihaz.
Nasıl hesaplanır?
- Her test için puan = ölçülen ÷ referans × 1000. Referans, nominal termal durumdaki iPhone 15 Pro'dur; 2 000 puan referansın iki katı, 500 puan yarısı demektir.
- Küçük değerin iyi olduğu üç testte (bellek gecikmesi, tek istek okuma gecikmesi, ilk yanıt) oran ters çevrilir: referans ÷ ölçülen × 1000.
- Her blok, üyelerinin puanlarının geometrik ortalamasıdır; böylece tek bir uç sonuç bloğu tek başına taşıyamaz.
- KAI Donanım, sekiz bloğun ağırlıklı geometrik ortalamasıdır. CPU çok çekirdek ve GPU 1,2; Tepkisellik, NPU, Medya motoru ve Dil modeli 1,0; Bellek ve Depolama 0,6 ağırlık taşır (toplam 7,6). Yalnız GPU bloğu iki katına çıkarsa puan 1 000'den yaklaşık 1 116'ya çıkar.
- Geri çekme kuralı: bir bloğun tek bir üyesi bile eksikse, desteklenmiyorsa, atlandıysa, hata verdiyse ya da belleğe sığmadıysa o blok verilmez; bir blok verilmezse KAI Donanım da verilmez.
- Türetilen okumalar: KAI Anlık, Tepkisellik bloğunun kendisidir; KAI Yoğun diğer yedi bloğun aynı ağırlıklarla ortalamasıdır; KAI Hafif aynı yapıyı 4 GB sınıfına sığan üyelerle kurar. KAI Donanım ikinci başlıktır; yalnız bellek yüzünden verilemiyorsa yerine KAI Hafif gösterilir. Bir bloğun bütün üyeleri "desteklenmiyor" döndüyse (NPU'suz PC) blok yok sayılır ve puan kalan bloklarla hesaplanır; aynı bileşimle kıyas için KAI Donanım · NPU'suz da yüklenir.
Sekiz blok
Tepkisellik
CPU çok çekirdek
GPU
NPU
Bellek
Depolama
Medya motoru
Dil modeli (CPU)
KAI Donanım ile KAI Benchmark Skoru
KAI Benchmark Skoru işleri sorar: bir işi hangi birim yaparsa yapsın cihazın en hızlı yolu ölçülür. KAI Donanım birimleri sorar: işlemci, GPU, NPU, bellek, depolama, medya motoru ve işlemcide dil modeli, her biri kendi bloğunda. NPU verimi, GPU probu ya da yalnız işlemcide koşan dil modeli gibi bir işi temsil etmeyen testler yalnız buradadır. İki başlık birlikte okunur: biri "bu cihaz işimde ne kadar hızlı", öteki "hangi parçası ne kadar güçlü" sorusuna yanıt verir.
Neden tek bir donanım puanı?
Her testin bir katmanı vardır. Üretici katmanı cihazın en iyi motoruyla ne yaptığını, platform katmanı işletim sisteminin yazılımının o cihazda ne kadar iyi çalıştığını söyler. İkisi de bilinmeye değer ama ikisi de donanım karşılaştırması değildir. KAI Donanım'a yalnız donanım katmanı girer.
Donanım katmanında her cihaz aynı işi aynı kodla yapar. Bu yüzden telefon, tablet ve bilgisayar aynı tabloda, aynı ölçekle yan yana durabilir.
Aynı baytlar, aynı kod, aynı çekirdek
Video klipler ve müzik, Toplayo'dan indirilen tek bir dosya paketinden gelir; her dosyanın parmak izi doğrulanır. İşlemci, bellek, depolama ve şifreleme girdileri sabit tohumla üretilir, yani her platformda bit bit aynıdır.
Zamanlanan bütün işlemci, bellek, depolama, şifreleme, ses ve JavaScript döngüleri tek bir C kaynağındadır ve üç uygulamada aynı derleme bayraklarıyla derlenir. GPU matris ve bant genişliği çekirdekleri Metal ve Vulkan'da aynı algoritmadır; 3D sahne iki tarafta eşdeştir.
GPU işleri GPU'nun kendi zaman damgasıyla ölçülür, işlemcinin duvar saatiyle değil. Büyük bir masaüstü çipte işlemcinin gönderme ve uyandırma maliyeti bant genişliği geçişinin %15–30'una ulaşabiliyordu.
- Tek istisna NPU'dur: Neural Engine'e Core ML'den başka yol yoktur; model her Apple cihazında aynıdır, Android'de LiteRT, Windows'ta ONNX Runtime ile üreticinin hızlandırıcısı kullanılır.
Ortanca, en iyi koşu değil
Her birincil metrik en az beş örneğin ortancasıdır. En iyi koşu seçilmez. Ortanca, arka planda tek bir yavaş örneği yok sayar ama gerçekten yavaş bir cihazı gizlemez. Değişkenlik her sonuçla birlikte yüklenir.
Isı ve hız denetimi
Tur başında kısa bir hız sınaması, iki ardışık ölçüm %3 içinde uyuşana kadar yinelenir; son sınama taban olur. Her testten önce cihaz yeniden sınanır: tek çekirdekte tabanın en az %97'si, bütün çekirdeklerde %93'ü bekleniyor. Sıcak cihaz 600 saniyeye kadar bekletilir.
Dört ısı lideri (iki ağır dil modeli testi, uzun bağlam ve 3D oyun iş hattı) turun içine yayılır; her birinden sonra termal etiket ne derse desin 120 saniye dinlenilir. Dayanak: üç iPhone'da GPU matris çarpımı, ilk ağır testten hemen sonra sistem hâlâ nominal derken %30–39 düşük ölçüldü.
Puana giren bir test sıcakta ya da ılık ve yavaş başladıysa tur ikinci sınıf sayılır; Toplayo bu turları karşılaştırma tablosuna almaz.
Neden sekiz blok? Ölçeklenebilirlik bulgusu
3.1'e kadar KAI Donanım süitlerin ortalamasıydı ve süitler, makineyle ölçeklenen işle ölçeklenemeyen işi karıştırıyordu. Çekirdeği, GPU'su ve medya motoru M5 Max'in iki katı olan M5 Ultra, puanda yalnız 1,42 kat çıktı; terimlerinin yarısı sabit kalan bir ortalama tam olarak bunu verir.
3.2'de tek iş ve gecikme testleri kendi bloğuna, Tepkisellik'e toplandı. Diğer yedi blok yalnız verim işi taşır. Böylece telefondan iş istasyonuna neredeyse düz kalan ölçüler, ölçeklenen ölçülerin önünü kesmez.
Dikkat çeken bulgular
4K çözmede bütün iPhone'lar (A16'dan A20'ye) 190–191 kare, M2 Max'ten M5 Max'e bütün Mac'ler 736–738 kare verdi; iki yongalı M5 Ultra tam iki kat. Ölçülen kuşak değil, çözme motorunun sınıfı ve sayısıdır.
Dönüştürme testleri kodlayıcıyı hız öncelikli kipte koşturur. Varsayılan kipte kodlayıcı kaliteyi yongaya göre kendisi seçiyordu ve yongalar aynı işi yapmıyordu; A18 Pro, daha yeni A20 Pro'dan hızlı görünüyordu.
Dayanıklı veritabanı işlemi her Mac'te saniyede yaklaşık 250 çıkıyor; bu bir işlemci ölçüsü değil, depolama denetleyicisinin boşaltma gecikmesidir. İşlemci tarafı bu yüzden ayrı bir testtir.
Android farkları ve düz sonuçlar
Android'de blok adları, ağırlıklar, 36 üye ve geri çekme kuralı aynıdır; aynı C kaynağı, aynı llama.cpp sürümü ve aynı model dosyaları kullanılır. GPU testleri Vulkan'da koşar; ışın izleme sorgusu olmayan cihazda test desteklenmiyor olur ve GPU bloğuyla birlikte KAI Donanım düşer.
Tepkisellik bloğunda telefonla iş istasyonunun yakın çıkması beklenen bir sonuçtur: tek bir 4 KiB okuma hemen her cihazda 65–80 mikrosaniyede döner. Düz bir sonuç hata değil, o işin makineyle ölçeklenmediğinin kanıtıdır. Bir cihaz için tek bir blok bile eksikse manşet dürüstçe boş kalır.
Üye testler
Her test kendi sayfasında: ne ölçer, nasıl ölçer, hangi motorla koşar, hangi puana girer.
Sınırlar
- 1 000 puanlık referans çapası (iPhone 15 Pro) henüz kalibre edilmedi; yeni testlerin referanslarının çoğu tahmindir. Cihazlar arası oranlar bundan etkilenmez, mutlak sayılar değişebilir.
- Blok payları (%13,2, %15,8, %7,9) ağırlıklardan hesaplanmış değerlerdir; ölçüm değildir.
- NPU testleri ve NPU modelinin GPU'da koşan sürümü üretici çalışma zamanıyla ölçülür; bu, "aynı çekirdek iki API'de" kuralının kabul edilmiş istisnasıdır.
- Video Ölçüm 3.2 döneminde hazırlandı ve KAI Donanım'ı manşet olarak anlatır; blokların, ağırlıkların ve kuralların anlatımı 4.0'da da geçerlidir. Örnek olarak anılan M3 Ultra sayıları yüklenmemiş bir deneme turundan gelir.