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How to install the app on iOS
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Geekbench AI
- Ersteller Sabroe SMC
- Erstellt am
Sabroe SMC
Grand Admiral Special
★ Themenstarter ★
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- Castrop-Rauxel
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- Meine Systeme
- Insgesamt 5 plus ab und zu 1 Laptop
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- Folding@Home-Statistiken
- Mein Laptop
- Gigabyte P37, i7 4720HQ, 16 Gb, 128 Gb SSD, 1Tb HD, 17" FHD
- Details zu meinem Desktop
- Prozessor
- AMD Ryzen 9 7950X3D
- Mainboard
- Asus TUF Gaming X670E Plus
- Kühlung
- Noctua NH-D15 chromax.black
- Speicher
- G.Skill Trident Z5 RGB silber DIMM Kit 64GB DDR5-6400 CL32-39-39-102 on-die ECC
- Grafikprozessor
- Innovision GeForce RTX 5080 X3 oc
- Display
- Samsung U32H850, 31.5" (3840x2160)
- SSD
- Kingston KC3000 PCIe 4.0 NVMe SSD 2TB
- Optisches Laufwerk
- irgendeins
- Soundkarte
- Onboard
- Gehäuse
- SilverStone Seta D1, schwarz
- Netzteil
- ASUS ROG Strix, ROG-STRIX-850G Gold Aura Edition, 850W ATX 3.0
- Tastatur
- Razer BlackWidow Ultimate
- Maus
- Zowie Gaming Mouse FK1
- Betriebssystem
- Windows 11 Pro
- Webbrowser
- LibreWolf in aktuellster Version
- Verschiedenes
- Teufel Concept C (Schwarz) bestehend aus - 2 Satelliten-Lautsprecher CS 25 FCR Mk3 (Schwarz) 1 Aktiv-Subwoofer CC 2013 SW (Schwarz)
- Internetanbindung
-
▼500 Mbit/s
▲25 Mbit/s
Ein neuer Benchmark. Kann man hier: https://www.geekbench.com/ai/download/windows/ herunterladen. Mal sehen wie er sich so verhält.
Text ist von hier: https://www.smartdroid.de/geekbench-ai-bekannter-benchmark-testet-jetzt-auch-ki-faehigkeiten/
Das KI-Zeitalter erfordert neue Wege, um die Leistungsfähigkeit von Smartphones, Computern und Co. auf den Prüfstand zu stellen.
Primate Labs, die Entwickler des bekannten CPU-Benchmarks Geekbench, haben mit Geekbench AI einen neuen Benchmark vorgestellt, der die Leistung von Geräten bei Machine-Learning-Aufgaben misst. Der Cross-Plattform-Benchmark ist für Android, iOS, Linux, macOS und Windows verfügbar und testet die Performance von CPU, GPU und dedizierten KI-Chips (NPU für Neural Processing Unit, bei Pixel auch TPU für Tensor Processing Unit genannt) mit realistischen KI-Workloads.
Geekbench AI führt insgesamt zehn verschiedene KI-Workloads in drei Genauigkeitsstufen (Single Precision, Half Precision, Quantized) aus. Dabei kommen große Datensätze zum Einsatz, die praxisnahe Anwendungsfälle nachbilden, wodurch Entwickler und Anwender ein mehrdimensionales Bild der KI-Performance ihres Geräts erhalten sollen.
Eine Besonderheit ist, dass sich gezielt die Leistung von CPU, GPU oder NPU messen lässt. Auch die Wahl des KI-Frameworks ist möglich, etwa CoreML unter iOS/macOS oder QNN auf Snapdragon-basierten ARM-PCs. Entwickler können so die optimale Kombination aus Framework und Hardware für bestimmte Aufgaben ermitteln.
Die erzielten Ergebnisse werden über alle Plattformen hinweg vergleichbar gemacht, indem sie auf ein Baseline-System (Intel Core i7-10700) normiert werden. Ein Score von 1.500 Punkten bedeutet Gleichstand mit diesem Referenzsystem. Durch die Unterstützung vieler Betriebssysteme und Hardware-Konfigurationen lässt sich die KI-Leistung von Smartphones mit stromsparender NPU bis hin zu High-End-Workstations vergleichen.
Geekbench AI steht in einer kostenlosen Basisversion und als „Pro“-Variante für 99 US-Dollar zur Verfügung. Letztere bietet zusätzlich Automatisierungstools, einen Offline-Modus und eine kommerzielle Nutzungslizenz. Für Unternehmen gibt es spezielle Lizenzen mit dediziertem Support und Zugriff auf den Quellcode.
Half Precision Score 1051
Quantized Score 5460
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
Text ist von hier: https://www.smartdroid.de/geekbench-ai-bekannter-benchmark-testet-jetzt-auch-ki-faehigkeiten/
Das KI-Zeitalter erfordert neue Wege, um die Leistungsfähigkeit von Smartphones, Computern und Co. auf den Prüfstand zu stellen.
Primate Labs, die Entwickler des bekannten CPU-Benchmarks Geekbench, haben mit Geekbench AI einen neuen Benchmark vorgestellt, der die Leistung von Geräten bei Machine-Learning-Aufgaben misst. Der Cross-Plattform-Benchmark ist für Android, iOS, Linux, macOS und Windows verfügbar und testet die Performance von CPU, GPU und dedizierten KI-Chips (NPU für Neural Processing Unit, bei Pixel auch TPU für Tensor Processing Unit genannt) mit realistischen KI-Workloads.
Geekbench AI führt insgesamt zehn verschiedene KI-Workloads in drei Genauigkeitsstufen (Single Precision, Half Precision, Quantized) aus. Dabei kommen große Datensätze zum Einsatz, die praxisnahe Anwendungsfälle nachbilden, wodurch Entwickler und Anwender ein mehrdimensionales Bild der KI-Performance ihres Geräts erhalten sollen.
Eine Besonderheit ist, dass sich gezielt die Leistung von CPU, GPU oder NPU messen lässt. Auch die Wahl des KI-Frameworks ist möglich, etwa CoreML unter iOS/macOS oder QNN auf Snapdragon-basierten ARM-PCs. Entwickler können so die optimale Kombination aus Framework und Hardware für bestimmte Aufgaben ermitteln.
Die erzielten Ergebnisse werden über alle Plattformen hinweg vergleichbar gemacht, indem sie auf ein Baseline-System (Intel Core i7-10700) normiert werden. Ein Score von 1.500 Punkten bedeutet Gleichstand mit diesem Referenzsystem. Durch die Unterstützung vieler Betriebssysteme und Hardware-Konfigurationen lässt sich die KI-Leistung von Smartphones mit stromsparender NPU bis hin zu High-End-Workstations vergleichen.
Geekbench AI steht in einer kostenlosen Basisversion und als „Pro“-Variante für 99 US-Dollar zur Verfügung. Letztere bietet zusätzlich Automatisierungstools, einen Offline-Modus und eine kommerzielle Nutzungslizenz. Für Unternehmen gibt es spezielle Lizenzen mit dediziertem Support und Zugriff auf den Quellcode.
ASUS System Product Name
Geekbench AI Score
Single Precision Score 4491Half Precision Score 1051
Quantized Score 5460
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
Result Information
| Upload Date | August 19 2024 02:12 PM |
| Views | 1 |
System Information
| AI Information | |
|---|---|
| Framework | ONNX |
| Backend | CPU |
| Device | AMD Ryzen 9 7950X3D |
| System Information | |
|---|---|
| Operating System | Microsoft Windows 11 Pro (64-bit) |
| Model | ASUS System Product Name |
| Motherboard | ASUSTeK COMPUTER INC. TUF GAMING X670E-PLUS |
| Power Plan | Ausbalanciert |
| CPU Information | |
|---|---|
| Name | AMD Ryzen 9 7950X3D |
| Topology | 1 Processor, 16 Cores, 32 Threads |
| Identifier | AuthenticAMD Family 25 Model 97 Stepping 2 |
| Base Frequency | 4.20 GHz |
| Cluster 1 | 16 Cores |
| Memory Information | |
|---|---|
| Size | 64.00 GB |
AI Performance
| Workload | Accuracy | Score | |
|---|---|---|---|
| Image Classification (SP) | 100% | 1937 360.1 IPS | |
| Image Classification (HP) | 100% | 175 32.5 IPS | |
| Image Classification (Q) | 99% | 4468 833.3 IPS | |
| Image Segmentation (SP) | 100% | 2484 40.3 IPS | |
| Image Segmentation (HP) | 100% | 285 4.62 IPS | |
| Image Segmentation (Q) | 98% | 3234 52.6 IPS | |
| Pose Estimation (SP) | 100% | 15490 18.1 IPS | |
| Pose Estimation (HP) | 100% | 10206 11.9 IPS | |
| Pose Estimation (Q) | 95% | 45213 53.0 IPS | |
| Object Detection (SP) | 100% | 2481 196.8 IPS | |
| Object Detection (HP) | 100% | 246 19.5 IPS | |
| Object Detection (Q) | 88% | 2285 183.2 IPS | |
| Face Detection (SP) | 100% | 3846 45.7 IPS | |
| Face Detection (HP) | 100% | 361 4.28 IPS | |
| Face Detection (Q) | 97% | 5518 65.8 IPS | |
| Depth Estimation (SP) | 100% | 10802 83.2 IPS | |
| Depth Estimation (HP) | 99% | 1208 9.31 IPS | |
| Depth Estimation (Q) | 76% | 12779 103.0 IPS | |
| Style Transfer (SP) | 100% | 29293 37.7 IPS | |
| Style Transfer (HP) | 100% | 24648 31.7 IPS | |
| Style Transfer (Q) | 98% | 41237 53.2 IPS | |
| Image Super-Resolution (SP) | 100% | 2921 107.9 IPS | |
| Image Super-Resolution (HP) | 100% | 2512 92.7 IPS | |
| Image Super-Resolution (Q) | 99% | 3988 147.7 IPS | |
| Text Classification (SP) | 100% | 1611 2.15 KIPS | |
| Text Classification (HP) | 100% | 681 909.6 IPS | |
| Text Classification (Q) | 97% | 432 578.5 IPS | |
| Machine Translation (SP) | 100% | 3155 54.3 IPS | |
| Machine Translation (HP) | 100% | 716 12.3 IPS | |
| Machine Translation (Q) | 60% | 3150 70.3 IPS |
Zuletzt bearbeitet:
E555user
Grand Admiral Special
- Mitglied seit
- 05.10.2015
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Ich gebe nicht besonders viel auf Geekbench für Vergleiche. Für eine Radeon VII bzw. Vega-GPU bin ich aber froh, dass das DirectML Backend zuverlässig funktioniert wenn es um KI-Anwendungen geht. Zum testen genügt das allemal, mit einer CPU ist das oft extrem mühsam.
Half Precision Score 16817
Quantized Score 10622
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
Geekbench AI Score
Single Precision Score 15275Half Precision Score 16817
Quantized Score 10622
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
System Information
| AI Information | |
|---|---|
| Framework | ONNX |
| Backend | DirectML |
| Device | AMD Radeon VII |
AI Performance
Workload Accuracy Score Image Classification (SP) 100% 6077
1.13 KIPSImage Classification (HP) 100% 6661
1.24 KIPSImage Classification (Q) 100% 4698
873.7 IPSImage Segmentation (SP) 100% 8860
143.6 IPSImage Segmentation (HP) 100% 8940
144.9 IPSImage Segmentation (Q) 98% 7342
119.4 IPSPose Estimation (SP) 100% 100457
117.2 IPSPose Estimation (HP) 100% 143393
167.3 IPSPose Estimation (Q) 97% 83908
98.3 IPSObject Detection (SP) 100% 6773
537.2 IPSObject Detection (HP) 100% 6537
518.6 IPSObject Detection (Q) 89% 5556
444.9 IPSFace Detection (SP) 100% 19858
236.0 IPSFace Detection (HP) 100% 20241
240.5 IPSFace Detection (Q) 97% 14545
173.4 IPSDepth Estimation (SP) 100% 36132
278.4 IPSDepth Estimation (HP) 99% 39341
303.1 IPSDepth Estimation (Q) 72% 25514
210.1 IPSStyle Transfer (SP) 100% 186254
239.4 IPSStyle Transfer (HP) 100% 259970
334.2 IPSStyle Transfer (Q) 98% 147933
190.8 IPSImage Super-Resolution (SP) 100% 23299
860.3 IPSImage Super-Resolution (HP) 100% 26922
994.1 IPSImage Super-Resolution (Q) 99% 16374
606.3 IPSText Classification (SP) 100% 2047
2.73 KIPSText Classification (HP) 100% 2010
2.68 KIPSText Classification (Q) 97% 1099
1.47 KIPSMachine Translation (SP) 100% 2960
51.0 IPSMachine Translation (HP) 100% 2893
49.8 IPSMachine Translation (Q) 60% 1150
25.9 IPS
Zuletzt bearbeitet:
Habe den Vergleichstest mal auf mein Billig-Schlau-Funktelefon losgelassen. GPU ist sogar langsamer als die 8 CPUs, und es hätte auch gar keine NPU eingebaut.
Redmi 10 2022 EEA
CPU http://browser.geekbench.com/ai/v1/23168 SP: 223, HP: 215, QS: 294
GPU http://browser.geekbench.com/ai/v1/23375 SP: 104, HP: 145, QS: 142
Redmi 10 2022 EEA
CPU http://browser.geekbench.com/ai/v1/23168 SP: 223, HP: 215, QS: 294
GPU http://browser.geekbench.com/ai/v1/23375 SP: 104, HP: 145, QS: 142
Sabroe SMC
Grand Admiral Special
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- AMD Ryzen 9 7950X3D
- Mainboard
- Asus TUF Gaming X670E Plus
- Kühlung
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- Innovision GeForce RTX 5080 X3 oc
- Display
- Samsung U32H850, 31.5" (3840x2160)
- SSD
- Kingston KC3000 PCIe 4.0 NVMe SSD 2TB
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- Soundkarte
- Onboard
- Gehäuse
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- ASUS ROG Strix, ROG-STRIX-850G Gold Aura Edition, 850W ATX 3.0
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- Maus
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- Internetanbindung
-
▼500 Mbit/s
▲25 Mbit/s
Hier mal meine Ergebnisse mit der GPU
ASUS System Product Name
Geekbench AI Score
Single Precision Score 37292Half Precision Score 51265
Quantized Score 27889
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
Result Information
| Upload Date | August 21 2024 09:17 AM |
| Views | 1 |
System Information
| Framework | ONNX |
| Backend | DirectML |
| Device | NVIDIA GeForce RTX 4090 |
| AI Information |
|---|
| System Information | |
|---|---|
| Operating System | Microsoft Windows 11 Pro (64-bit) |
| Model | ASUS System Product Name |
| Motherboard | ASUSTeK COMPUTER INC. TUF GAMING X670E-PLUS |
| Power Plan | Ausbalanciert |
| CPU Information | |
|---|---|
| Name | AMD Ryzen 9 7950X3D |
| Topology | 1 Processor, 16 Cores, 32 Threads |
| Identifier | AuthenticAMD Family 25 Model 97 Stepping 2 |
| Base Frequency | 4.20 GHz |
| Cluster 1 | 16 Cores |
| Size | 64.00 GB |
| Memory Information |
|---|
AI Performance
| Workload | Accuracy | Score | |
|---|---|---|---|
| Image Classification (SP) | 100% | 13402 2.49 KIPS | |
| Image Classification (HP) | 99% | 17578 3.28 KIPS | |
| Image Classification (Q) | 100% | 11246 2.09 KIPS | |
| Image Segmentation (SP) | 100% | 23279 377.4 IPS | |
| Image Segmentation (HP) | 100% | 29178 473.0 IPS | |
| Image Segmentation (Q) | 98% | 21876 355.7 IPS | |
| Pose Estimation (SP) | 100% | 305156 356.1 IPS | |
| Pose Estimation (HP) | 100% | 539515 629.5 IPS | |
| Pose Estimation (Q) | 97% | 266331 311.9 IPS | |
| Object Detection (SP) | 100% | 18642 1.48 KIPS | |
| Object Detection (HP) | 100% | 24268 1.92 KIPS | |
| Object Detection (Q) | 89% | 15811 1.27 KIPS | |
| Face Detection (SP) | 100% | 50714 602.6 IPS | |
| Face Detection (HP) | 100% | 61899 735.5 IPS | |
| Face Detection (Q) | 97% | 42281 504.1 IPS | |
| Depth Estimation (SP) | 100% | 92295 711.1 IPS | |
| Depth Estimation (HP) | 99% | 155415 1.20 KIPS | |
| Depth Estimation (Q) | 75% | 66616 537.8 IPS | |
| Style Transfer (SP) | 100% | 562846 723.5 IPS | |
| Style Transfer (HP) | 100% | 1088107 1.40 KIPS | |
| Style Transfer (Q) | 98% | 483614 623.6 IPS | |
| Image Super-Resolution (SP) | 100% | 59358 2.19 KIPS | |
| Image Super-Resolution (HP) | 100% | 78609 2.90 KIPS | |
| Image Super-Resolution (Q) | 99% | 43695 1.62 KIPS | |
| Text Classification (SP) | 100% | 3544 4.73 KIPS | |
| Text Classification (HP) | 99% | 4376 5.84 KIPS | |
| Text Classification (Q) | 97% | 2152 2.88 KIPS | |
| Machine Translation (SP) | 100% | 5289 91.1 IPS | |
| Machine Translation (HP) | 100% | 5186 89.3 IPS | |
| Machine Translation (Q) | 60% | 2146 47.9 IPS |
NEO83
Grand Admiral Special
- Mitglied seit
- 19.01.2016
- Beiträge
- 5.847
- Renomée
- 1.055
- Standort
- Wilhelmshaven / Rostock
- Meine Systeme
- R9 7950X & RTX5080 | R5 9600X & RX9070XT | 7940HS & RTX4070
- BOINC-Statistiken

- Mein Desktopsystem
- Kraftzwerg | MiniMe
- Mein Laptop
- ASUS TUF A17 @R9 7940HS @RTX4070
- Details zu meinem Desktop
- Prozessor
- R9 7950X | R5 9600X
- Mainboard
- ASUS ROG STRIX B850-E GAMING WIFI | ASUS B850M-Plus WiFi
- Kühlung
- Corsair iCUE LINK H115i RGB | Noctua NH-D12L
- Speicher
- Corsair Vengeance 64GB, DDR5-6000 | TeamGroup 32GB, DDR5 7200
- Grafikprozessor
- PNY GeForce RTX 5080 OC | ASUS GeForce RTX 5070 DUAL OC
- Display
- MSI MAG 321CUPDE QD-OLED @UHD @165Hz | MSI MAG 274UPFDE @UHD @144Hz
- SSD
- WD_BLACK SN850X 1TB, WD_BLACK SN850X 2TB | WD Blue 1TB, FIKWOT 2TB
- Optisches Laufwerk
- USB BD-Brenner
- Soundkarte
- Onboard
- Gehäuse
- Corsair Frame 4000D | Jonsbo D31 MESH
- Netzteil
- be quiet! Power Zone 2 1000W | ASUS ROG Loki 1000W Platinum SFX-L
- Tastatur
- Logitech G815
- Maus
- Logitech G502 SE Lightspeed
- Betriebssystem
- Windows 11 | Dualboot Windows 11 & CachyOS
- Webbrowser
- FireFox | FireFox
- Internetanbindung
-
▼600MBit
▲300MBit
Hier mal von meinem Laptop ...
7553
Single Precision Score
10464
Half Precision Score
5483
Quantized Score
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
Single Precision Score
30179
Half Precision Score
13479
Quantized Score
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
2463
Single Precision Score
751
Half Precision Score
3901
Quantized Score
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
[automerge]1724308662[/automerge]
4217
Single Precision Score
4248
Half Precision Score
11901
Quantized Score
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
Geekbench AI Score
7553
Single Precision Score
10464
Half Precision Score
5483
Quantized Score
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
Result Information
| Upload Date | August 22 2024 05:55 AM |
| Views | 1 |
System Information
| AI Information | |
|---|---|
| Framework | ONNX |
| Backend | DirectML |
| Device | AMD Radeon 780M Graphics |
| System Information | |
|---|---|
| Operating System | Microsoft Windows 11 Pro (64-bit) |
| Model | ASUSTeK COMPUTER INC. ASUS TUF Gaming A17 FA707XI_FA707XI |
| Motherboard | ASUSTeK COMPUTER INC. FA707XI |
| Power Plan | Performance |
| CPU Information | |
|---|---|
| Name | AMD Ryzen 9 7940HS |
| Topology | 1 Processor, 8 Cores, 16 Threads |
| Identifier | AuthenticAMD Family 25 Model 116 Stepping 1 |
| Base Frequency | 4.00 GHz |
| Cluster 1 | 8 Cores |
| Memory Information | |
|---|---|
| Size | 32.00 GB |
AI Performance
| Workload | Accuracy | Score | |
|---|---|---|---|
| Image Classification (SP) | 100% | 2939 546.5 IPS | |
| Image Classification (HP) | 100% | 4135 768.9 IPS | |
| Image Classification (Q) | 100% | 2476 460.5 IPS | |
| Image Segmentation (SP) | 100% | 3939 63.9 IPS | |
| Image Segmentation (HP) | 100% | 4577 74.2 IPS | |
| Image Segmentation (Q) | 98% | 3200 52.0 IPS | |
| Pose Estimation (SP) | 100% | 36118 42.1 IPS | |
| Pose Estimation (HP) | 100% | 60191 70.2 IPS | |
| Pose Estimation (Q) | 96% | 27994 32.8 IPS | |
| Object Detection (SP) | 100% | 2594 205.8 IPS | |
| Object Detection (HP) | 100% | 3569 283.1 IPS | |
| Object Detection (Q) | 89% | 2252 180.3 IPS | |
| Face Detection (SP) | 100% | 5386 64.0 IPS | |
| Face Detection (HP) | 100% | 9406 111.8 IPS | |
| Face Detection (Q) | 97% | 4083 48.7 IPS | |
| Depth Estimation (SP) | 100% | 16520 127.3 IPS | |
| Depth Estimation (HP) | 99% | 23977 184.7 IPS | |
| Depth Estimation (Q) | 73% | 12227 99.8 IPS | |
| Style Transfer (SP) | 100% | 60861 78.2 IPS | |
| Style Transfer (HP) | 100% | 98551 126.7 IPS | |
| Style Transfer (Q) | 98% | 44710 57.7 IPS | |
| Image Super-Resolution (SP) | 100% | 13249 489.2 IPS | |
| Image Super-Resolution (HP) | 100% | 18740 692.0 IPS | |
| Image Super-Resolution (Q) | 99% | 8866 328.3 IPS | |
| Text Classification (SP) | 100% | 2497 3.33 KIPS | |
| Text Classification (HP) | 100% | 2777 3.71 KIPS | |
| Text Classification (Q) | 97% | 1767 2.37 KIPS | |
| Machine Translation (SP) | 100% | 3110 53.6 IPS | |
| Machine Translation (HP) | 100% | 3347 57.6 IPS | |
| Machine Translation (Q) | 60% | 1407 31.4 IPS |
Geekbench AI Score
17299Single Precision Score
30179
Half Precision Score
13479
Quantized Score
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
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| Upload Date | August 22 2024 06:04 AM |
| Views | 1 |
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| AI Information | |
|---|---|
| Framework | ONNX |
| Backend | DirectML |
| Device | NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU |
| System Information | |
|---|---|
| Operating System | Microsoft Windows 11 Pro (64-bit) |
| Model | ASUSTeK COMPUTER INC. ASUS TUF Gaming A17 FA707XI_FA707XI |
| Motherboard | ASUSTeK COMPUTER INC. FA707XI |
| Power Plan | Performance |
| CPU Information | |
|---|---|
| Name | AMD Ryzen 9 7940HS |
| Topology | 1 Processor, 8 Cores, 16 Threads |
| Identifier | AuthenticAMD Family 25 Model 116 Stepping 1 |
| Base Frequency | 4.00 GHz |
| Cluster 1 | 8 Cores |
| Memory Information | |
|---|---|
| Size | 32.00 GB |
AI Performance
| Workload | Accuracy | Score | |
|---|---|---|---|
| Image Classification (SP) | 100% | 7373 1.37 KIPS | |
| Image Classification (HP) | 99% | 12380 2.31 KIPS | |
| Image Classification (Q) | 100% | 6542 1.22 KIPS | |
| Image Segmentation (SP) | 100% | 12957 210.0 IPS | |
| Image Segmentation (HP) | 100% | 17077 276.8 IPS | |
| Image Segmentation (Q) | 98% | 11681 189.9 IPS | |
| Pose Estimation (SP) | 100% | 82271 96.0 IPS | |
| Pose Estimation (HP) | 100% | 256564 299.4 IPS | |
| Pose Estimation (Q) | 97% | 73573 86.2 IPS | |
| Object Detection (SP) | 100% | 8421 668.0 IPS | |
| Object Detection (HP) | 100% | 15480 1.23 KIPS | |
| Object Detection (Q) | 88% | 7700 617.5 IPS | |
| Face Detection (SP) | 100% | 18980 225.5 IPS | |
| Face Detection (HP) | 100% | 31452 373.7 IPS | |
| Face Detection (Q) | 97% | 15649 186.6 IPS | |
| Depth Estimation (SP) | 100% | 38167 294.1 IPS | |
| Depth Estimation (HP) | 99% | 80202 617.9 IPS | |
| Depth Estimation (Q) | 72% | 31389 259.4 IPS | |
| Style Transfer (SP) | 100% | 134643 173.1 IPS | |
| Style Transfer (HP) | 100% | 425831 547.4 IPS | |
| Style Transfer (Q) | 98% | 141543 182.5 IPS | |
| Image Super-Resolution (SP) | 100% | 34696 1.28 KIPS | |
| Image Super-Resolution (HP) | 100% | 49607 1.83 KIPS | |
| Image Super-Resolution (Q) | 99% | 23122 856.2 IPS | |
| Text Classification (SP) | 100% | 2908 3.88 KIPS | |
| Text Classification (HP) | 99% | 3614 4.82 KIPS | |
| Text Classification (Q) | 97% | 1846 2.47 KIPS | |
| Machine Translation (SP) | 100% | 3685 63.5 IPS | |
| Machine Translation (HP) | 98% | 3876 67.0 IPS | |
| Machine Translation (Q) | 60% | 1541 34.4 IPS |
Geekbench AI Score
2463
Single Precision Score
751
Half Precision Score
3901
Quantized Score
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
Result Information
| Upload Date | August 22 2024 06:10 AM |
| Views | 1 |
System Information
| AI Information | |
|---|---|
| Framework | ONNX |
| Backend | CPU |
| Device | AMD Ryzen 9 7940HS |
| System Information | |
|---|---|
| Operating System | Microsoft Windows 11 Pro (64-bit) |
| Model | ASUSTeK COMPUTER INC. ASUS TUF Gaming A17 FA707XI_FA707XI |
| Motherboard | ASUSTeK COMPUTER INC. FA707XI |
| Power Plan | Performance |
| CPU Information | |
|---|---|
| Name | AMD Ryzen 9 7940HS |
| Topology | 1 Processor, 8 Cores, 16 Threads |
| Identifier | AuthenticAMD Family 25 Model 116 Stepping 1 |
| Base Frequency | 4.00 GHz |
| Cluster 1 | 8 Cores |
| Memory Information | |
|---|---|
| Size | 32.00 GB |
AI Performance
| Workload | Accuracy | Score | |
|---|---|---|---|
| Image Classification (SP) | 100% | 1447 269.1 IPS | |
| Image Classification (HP) | 100% | 152 28.4 IPS | |
| Image Classification (Q) | 99% | 4066 758.3 IPS | |
| Image Segmentation (SP) | 100% | 897 14.5 IPS | |
| Image Segmentation (HP) | 100% | 229 3.72 IPS | |
| Image Segmentation (Q) | 98% | 2183 35.5 IPS | |
| Pose Estimation (SP) | 100% | 4231 4.94 IPS | |
| Pose Estimation (HP) | 100% | 3659 4.27 IPS | |
| Pose Estimation (Q) | 95% | 18808 22.0 IPS | |
| Object Detection (SP) | 100% | 1656 131.4 IPS | |
| Object Detection (HP) | 100% | 209 16.6 IPS | |
| Object Detection (Q) | 88% | 1716 137.6 IPS | |
| Face Detection (SP) | 100% | 2954 35.1 IPS | |
| Face Detection (HP) | 100% | 323 3.84 IPS | |
| Face Detection (Q) | 97% | 4849 57.8 IPS | |
| Depth Estimation (SP) | 100% | 5080 39.1 IPS | |
| Depth Estimation (HP) | 99% | 978 7.53 IPS | |
| Depth Estimation (Q) | 76% | 9525 76.7 IPS | |
| Style Transfer (SP) | 100% | 10394 13.4 IPS | |
| Style Transfer (HP) | 100% | 9349 12.0 IPS | |
| Style Transfer (Q) | 98% | 23553 30.4 IPS | |
| Image Super-Resolution (SP) | 100% | 1841 68.0 IPS | |
| Image Super-Resolution (HP) | 100% | 1699 62.7 IPS | |
| Image Super-Resolution (Q) | 99% | 3228 119.5 IPS | |
| Text Classification (SP) | 100% | 1608 2.15 KIPS | |
| Text Classification (HP) | 100% | 671 895.0 IPS | |
| Text Classification (Q) | 97% | 411 550.0 IPS | |
| Machine Translation (SP) | 100% | 1964 33.8 IPS | |
| Machine Translation (HP) | 100% | 638 11.0 IPS | |
| Machine Translation (Q) | 60% | 1977 44.1 IPS |
Geekbench AI Score
4217
Single Precision Score
4248
Half Precision Score
11901
Quantized Score
Geekbench AI 1.0.0 for Windows AVX2
Result Information
| Upload Date | August 22 2024 06:36 AM |
| Views | 1 |
System Information
| Framework | OpenVINO |
| Backend | CPU |
| Device | AMD Ryzen 9 7940HS w/ Radeon 780M Graphics |
| AI Information |
|---|
| System Information | |
|---|---|
| Operating System | Microsoft Windows 11 Pro (64-bit) |
| Model | ASUSTeK COMPUTER INC. ASUS TUF Gaming A17 FA707XI_FA707XI |
| Motherboard | ASUSTeK COMPUTER INC. FA707XI |
| Power Plan | Performance |
| CPU Information | |
|---|---|
| Name | AMD Ryzen 9 7940HS |
| Topology | 1 Processor, 8 Cores, 16 Threads |
| Identifier | AuthenticAMD Family 25 Model 116 Stepping 1 |
| Base Frequency | 4.00 GHz |
| Cluster 1 | 8 Cores |
| Size | 32.00 GB |
| Memory Information |
|---|
AI Performance
| Workload | Accuracy | Score | |
|---|---|---|---|
| Image Classification (SP) | 100% | 3149 585.7 IPS | |
| Image Classification (HP) | 100% | 3159 587.4 IPS | |
| Image Classification (Q) | 100% | 8295 1.54 KIPS | |
| Image Segmentation (SP) | 100% | 1915 31.0 IPS | |
| Image Segmentation (HP) | 100% | 1919 31.1 IPS | |
| Image Segmentation (Q) | 99% | 6940 112.5 IPS | |
| Pose Estimation (SP) | 100% | 5365 6.26 IPS | |
| Pose Estimation (HP) | 100% | 5596 6.53 IPS | |
| Pose Estimation (Q) | 98% | 21923 25.7 IPS | |
| Object Detection (SP) | 100% | 2400 190.3 IPS | |
| Object Detection (HP) | 100% | 2507 198.9 IPS | |
| Object Detection (Q) | 88% | 8353 669.6 IPS | |
| Face Detection (SP) | 100% | 6717 79.8 IPS | |
| Face Detection (HP) | 100% | 7252 86.2 IPS | |
| Face Detection (Q) | 100% | 23087 274.3 IPS | |
| Depth Estimation (SP) | 100% | 5311 40.9 IPS | |
| Depth Estimation (HP) | 100% | 5372 41.4 IPS | |
| Depth Estimation (Q) | 80% | 16645 131.9 IPS | |
| Style Transfer (SP) | 100% | 14884 19.1 IPS | |
| Style Transfer (HP) | 100% | 12930 16.6 IPS | |
| Style Transfer (Q) | 98% | 61246 79.0 IPS | |
| Image Super-Resolution (SP) | 100% | 3248 119.9 IPS | |
| Image Super-Resolution (HP) | 100% | 3591 132.6 IPS | |
| Image Super-Resolution (Q) | 99% | 7076 262.0 IPS | |
| Text Classification (SP) | 100% | 3336 4.45 KIPS | |
| Text Classification (HP) | 100% | 3054 4.08 KIPS | |
| Text Classification (Q) | 92% | 5328 7.16 KIPS | |
| Machine Translation (SP) | 100% | 3986 68.7 IPS | |
| Machine Translation (HP) | 100% | 4079 70.3 IPS | |
| Machine Translation (Q) | 85% | 6096 106.6 IPS |
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