Neural Engine / NPU Verimi
Bu test yapay zekâ işlemcisinin hızını ölçer (fotoğrafta nesne tanıma, canlı altyazı, kamera efektleri gibi). Yapay zekâ uygulamaları için önemlidir.
GrupHam HesaplamaKatmanDonanımBlokNPUMetrikNeural Engine verimi (GFLOPS)Referans3 800 GFLOPSÖrnek20TurstandartPuanpuana girer
Nasıl ölçülür?
- Sentetik model: 16 katman 3×3 evrişim, 256 kanal, ReLU; girdi 4×256×64×64 fp16; çıkarım başına 309,2 GFLOP.
- Model yükleme ayrı zamanlanır. 1 ilk çıkarım, 3 ısınma, ardından her biri 2 eşzamanlı çıkarımdan oluşan 20 örnek; motor istekler arasında boşta kalmaz.
- Hesap planı okunur: Neural Engine'e düşen işlem payı sıfırsa test "desteklenmiyor" olur; NPU adına CPU sayısı yazılmaz. Android'de LiteRT ile QNN (Qualcomm) ya da NNAPI.
- Windows'ta NPU'ya DirectML NPU sağlayıcısıyla gidilir; sağlayıcı aygıt bulamazsa test "desteklenmiyor" olur. Bugün ölçülen üç PC'de NPU yoktur: NPU bloğu yok sayılır ve KAI Donanım yedi blokla hesaplanır (3.2 revizyon 5 kuralı).
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 · ANE | ölçüldü · 1 cihaz |
| Mac | Core ML · ANE | ölçüldü · 5 cihaz |
| Windows | — | Bu bilgisayarda NPU yürütme sağlayıcısı yok |
| Android | Qualcomm QNN 0.24.0 · HTP 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 NPU bloğunun 3 üyesinden biridir (blok ağırlığı 1,0). Bu test eksikse ya da "tamam" değilse blok verilmez; blok verilmezse KAI Donanım da verilmez. KAI Donanım.
Referans ve puan
Puan = ölçülen ÷ referans × 1000. Referans değer 3 800 GFLOPS; 1000 puan nominal termal durumdaki iPhone 15 Pro sınıfını temsil eder.
Platform. iPhone ve iPad, Mac, Android.