Новости про бенчмарки

Тест производительности проводили в LM Studio — бенчмарке, созданном для загрузки и тестирования различных больших языковых моделей на основе llama.cpp и ускорении посредством инструкции AVX2. В результате Ryzen AI 9 HX 375 показал на 27% большую производительность в задачах ИИ, по сравнению с Intel Core Ultra 7 258V.

Бенчмарк использовал различные языковые модели, включая Meta Llama 3.2 (1b и 3b), Microsoft Phi 3.1 4k Mini Instruct 3b, Google Gemma 2 9b и Mistral Nemo 2407 12b. Кроме того, платформа Intel использовала память со скоростью 8533 МТ/с, а AMD — 7500 МТ/с, что немного уравнивало производительность. Однако тут стоит учесть, что Core Ultra 7 258V компания Intel позиционирует как средне-верхний сегмент, а Ryzen AI 9 HX 375 в линейке AMD позиционируется как флагманская модель, так что в сравнении с топовым процессором Intel разница будет не столь велика.

Однако у AMD в рукаве есть козырь. Дело в том, что LM Studio поддерживает ускорение GPU посредством API Vulkan, активация которого на процессоре AMD позволила увеличить производительность на 20%, по сравнению с работой исключительно на CPU. Это подчёркивает универсальность процессоров AMD и позволяет ещё лучше конкурировать в сегменте бытового ИИ.

Ранее этот тест назывался Geekbench ML, и теперь он добрался до версии 1.0. он доступен для множества операционных систем, включая Windows, Linux, macOS, Android и iOS, что делает его доступным для максимального числа пользователей и разработчиков.

Одной из главных особенностей Geekbench AI является многосторонний подход для оценки производительности. Это позволяет выдавать более точный результат производительности ИИ на устройствах различной конструкции.

Кроме скорости работы тест также предлагает оценивать точность выполнения задачи. Он показывает, насколько точными оказываются результаты работы в ходе теста с ожидаемыми результатами. Утилита предлагает поддержку различных фреймворков, включая OpenVINO, ONNX, и Qualcomm QNN.

Разработчики отмечают, что Samsung и NVIDIA уже используют утилиту для оценки производительности, что обещает гигантский охват теста в промышленности. Однако важнейшей задачей, которую удалось решить Primate Labs — это стандартизация и унификация тестов производительности ИИ, дав возможность производителям оценивать скорость своих решений в сравнении с конкурентами, а пользователям — выбирать решения для приобретения.

В версии 7.35 разработчики предложили минимум изменений, улучшив поддержку процессоров Panther Lake, а также добавлены некоторые бенчмарки.

Перечень изменений в AIDA64 v7.35:

• Добавлен бенчмарк CheckMate с использованием AVX, AVX2 и AVX-512.
• Добавлены бенчмарки для APU AMD Ryzen AI Strix с ускорением AVX-512.
• Улучшена поддержка процессоров Intel Panther Lake.
• Добавлены сведения о GPU для AMD Granite Ridge.
• Выеден бенчмарк Queen.

Скачать утилиту AIDA64 7.35.

Созданные для маломощных устройств, вроде лёгких ноутбуков, процессоры Intel Lunar Lake выйдут в сегменте серии U (17—30 Вт). Чипы выйдут с графикой нового поколения Xe2 и ускорителем ИИ. С другой стороны, AMD Strix Point будут потреблять от 15 Вт до 45 Вт.

Далее, для мобильноей платформы ожидается появление двух моделей графики: Arc A130V и Arc 140V, в которых будут по 7 и 8 вычислительных ядер Xe2 соответственно. Блогер Jaykihn опубликовал данные тестирования Lunar Lake iGPU в тесте Timespy, прогнав через бенчмарк обе модели ускорителей. По результатам 17 Вт процессор набрал 3438 баллов, а 30 Вт — 4151 балл, и это сравнимо с результатами Radeon 890M, который доступен во флагманской модели APU Strix Point.

Правда важно отметить не только меньшую тепловую мощность чипа, по сравнению с AMD, но и использование 16 ГБ памяти LPDDR5X-8533, которая встроена непосредственно в процессор. Эта память также потребляет дополнительные пару ватт, однако за счёт высокой скорости и короткой шины может значительно ускорить работу GPU.

Процессор Grace — это чип на основе архитектуры ARM от NVIDIA. При его создании применяется микроархитектура Neoverse V2. В бенчмарке Geekbench 5.5.1 он показал весьма высокие баллы, сравнимые с 96-ядерным процессором AMD Ryzen Threadripper 7995WX.

В однопоточном тесте SoC NVIDIA была неубедительна, продемонстрировав 1636 баллов. Для сравнения, ядра Zen 4 в Threadripper выдают почти 2100. Однако при многопоточной нагрузке разница между процессорами оказалась не столь велика, и даже имея на 24 ядра больше, процессор AMD смог обойти конкурента лишь на 7000 баллов.

Насколько хорошо Geekbench масштабирует нагрузку со столь большим количеством потоков неизвестно, особенно, когда речь идёт о CPU AMD. Тем не менее, результаты тестирования дают отличное понимание, что NVIDIA всё делает правильно и способна достигать превосходных результатов в задачах с большим количеством потоков.

По информации известного инсайдера Kepler_L2 такой прирост удалось достичь в одноядерном бенчмарке SPEC. Хотя пока и не ясно, это пиковое или среднее значение прироста.

Если это правда, то AMD удалось добиться значительного прогресса, намного выше ожиданий. Эти изменения сравнимы с переходом на архитектуру Zen с Excavator много лет назад, когда прирост достиг 52%.

Архитектура Zen 5 появится в настольных процессорах с кодовым именем Granite Ridge, а будучи совместимым с нынешним сокетом AM5, замена Raphael на новый CPU не будет составлять ни малейших проблем. Также архитектура Zen 5 будет доступна на ноутбуках в серии чипов Strix Point.

Изменений в очередной версии не много, в основном они носят декоративный характер, а также включают поддержку нескольких моделей новых видеокарт от NVIDIA и AMD.

Перечень изменений в AIDA64 v7.20:

• Тёмный режим с 3 различными темами.
• Улучшенный мониторинг датчиков на видеокартах серий NVIDIA GeForce RTX 3000 и 4000.
• Добавлена поддержка Gskill WigiDash LCD.
• Добавлена исландская локализация.
• Добавлена поддержка датчиков NZXT Kraken 2023 и Kraken Elite.
• Добавлены детали о видеокарте AMD Radeon RX 7600 XT.
• Добавлены детали о видеокартах серии NVIDIA GeForce RTX 4000 Super.

Утилита, как обычно, предлагается в четырёх редакциях, которые можно приобрести на сайте разработчиков.

Скачать утилиту AIDA64 7.20.

Так, работа процессора M2 испытывалась на MacBook с использованием операционной системы Windows 11 ARM и теста CPU-Z. Безусловно, виртуальная среда «крадёт» производительность, однако даже так в однопоточном тесте чип M2 набрал 749,5 баллов и 3822,3 в многопоточном, что соответствует однопоточному уровню производительности Core i5-12600.

Выпуск Apple процессоров серии M привлёк внимание многие технологических компаний, таких как Intel, AMD и Microsoft, влияющих на рынок настольных ПК, благодаря превосходному балансу производительности и низкого энергопотребления. За счёт большого числа инструкций на такт следующее поколение чипов, M3 Pro и M3 Max, установят новую планку для настольных ПК, обеспечив скорость работы на уровне настольных систем хай-энд класса и рабочих станций.

Этот чип построен по архитектуре LoongArch по 12 нм процессу, скорее всего, на китайской SMIC. Он имеет 4 ядра и 8 потоков, максимальную частоту 2,5 ГГц и TDP 50 Вт. Процессор имеет 256 кБ кэша L2 и 16 МБ кэша L3, поддерживает память DDR4-3200. Таким образом, процессор находится на уровне начальных решений AMD и Intel. В частности, бенчмарк Geekwan демонстрирует 20%—40% отставание 3A6000 от Intel Core i3-10100, при большем потреблении энергии.

Что касается будущего, то в скором времени Loongson подготовит новую модель процессора 3A7000, который будет произведен по 7 нм нормам, что позволит поднять частоту, увеличить кэш, а значит, увеличить и производительность.

Пользователь X с ником Nemez создал «CacheDisk», используя процессор AMD Ryzen 7 7800X3D. Используя весьма специфичные настройки CrystalDiskMark, Nemez создал RAMDisk на кэш-памяти процессора V-cache. В результате скорость работы такого виртуального диска составила 182 ГБ/с, при том, что лучшие SSD для шины PCIe 5.0 выдают 12 ГБ/с.

Таким образом, 3D V-Cache оказался минимум в 15 раз быстрее любого SSD. Безусловно, использовать такой накопитель совершенно непрактично, однако подход прекрасно демонстрирует возможности технологий и разницу в работе энергозависимой и независимой памяти.