GPU Verimi
Bu test grafik işlemcisinin bir yapay zekâ modelini ne kadar hızlı çalıştırdığını ölçer (görüntü iyileştirme, oyunlardaki akıllı ölçekleme gibi). Oyun oynayanlar ve yapay zekâ uygulamaları için önemlidir.
GrupHam HesaplamaKatmanDonanımBlokGPUMetrikGPU verimi (GFLOPS)Referans1 500 GFLOPSÖrnek20TurstandartPuanpuana girer
Nasıl ölçülür?
- Neural Engine probunun aynı modeli (16 katman 3×3 evrişim, 256 kanal, fp16), GPU'da. Aynı ağırlıklar, aynı şekiller; NPU probuyla doğrudan karşılaştırılabilir.
- Apple'da Core ML (CPU ve GPU birimleri), Android'de LiteRT GPU delegesi (OpenCL, yoksa GLES). Windows'ta ONNX Runtime'da DirectML, TensorRT-RTX, CUDA ve TensorRT (fp16) denenir; en hızlısı puanlanır.
- Windows'ta kazanan yol yalnız o yolu yükleyen ayrı bir alt süreçte ölçülür: aynı süreçte öbür denemelerden sonra yeniden açılınca ölçüm üçte birine düşüyordu (RTX 4090: 61 bin yerine 172,6 bin GFLOPS).
Platformlar ve motorlar
Motor, Toplayo'ya yüklenen sonuçların kendi etiketidir (cihaz ve GPU adları çıkarıldı). Her platformda bilinen en hızlı yol seçilir; iş ve çıktı aynı kalır.
| Platform | Motor | Ölçüm 4.0 |
|---|---|---|
| iPhone ve iPad | Core ML · GPU | ölçüldü · 1 cihaz |
| Mac | Core ML · GPU | ölçüldü · 5 cihaz |
| Windows | ONNX Runtime 1.24.4 · TensorRT-RTX | ölçüldü · 3 cihaz |
| Android | LiteRT GPU · FP16 | yalnız ön deneme turunda (Android 4.0 ölçümleri ertelendi) |
Hangi puana girer?
- Hiçbir süitte değildir: adı bir birimi ölçtüğü için süitlere girmez (birim adlı testler kendi biriminde kalır). KAI Benchmark Skoru'na katkısı yoktur.
- Donanım katmanındadır ve KAI Donanım'ın GPU bloğunun 5 üyesinden biridir (blok ağırlığı 1,2). Bu test eksikse ya da "tamam" değilse blok verilmez; blok verilmezse KAI Donanım da verilmez. KAI Donanım.
Neler değişti?
| Sürüm | Değişiklik |
|---|---|
| 3.3 R6 | Windows: sağlayıcı yarışı. |
| 4.0 r3 | Birim adını taşıdığı için süitlerden çıktı (Oyun); KAI Donanım'ın GPU bloğunda kalır. |
| 16 Ekim | Windows: kazanan yol alt süreçte ölçülür; üç PC'nin turu bu kuralla yeniden ölçülüp güncellendi. |
Referans ve puan
Puan = ölçülen ÷ referans × 1000. Referans değer 1 500 GFLOPS; 1000 puan nominal termal durumdaki iPhone 15 Pro sınıfını temsil eder.
Platform. iPhone ve iPad, Mac, Windows, Android.