Primate Labs 今日正式发布 Geekbench 7，承诺带来更贴近用户日常任务、游戏和 AI 工作负载的基准测试。一起来看看有哪些新变化。
Geekbench 7 现已上线
早在 2023 年初发布 Geekbench 6 时，Primate Labs 就曾表示：“过去三年，科技界发生了巨大变化”，AI 和机器学习已“在通用和移动应用中无处不在”。
三年后的今天，这一趋势更加明显。从设备端 AI 推理、图像处理，到视频编辑以及要求越来越高的游戏，CPU 和 GPU 性能已广泛应用于更广泛的日常任务中。
今日，Primate Labs 发布了 Geekbench 7，带来“全新及改进的工作负载，用于衡量 CPU 和 GPU 的性能”。
Geekbench 7 还对应用的 GPU 基准测试进行了全面改版，更加注重机器学习和内容创作类工作负载。Primate Labs 表示：
在机器学习方面，GPU 基准测试包含以下工作负载：
- 追踪人脸并为视频应用实时滤镜效果，模拟社交媒体应用中的人脸滤镜功能。
- 使用机器学习对图像进行超分辨率放大，模拟内容创作应用中的超分辨率功能。
- 在视频会议流中模糊背景，模拟视频会议应用中的虚拟背景功能。
Geekbench 7 还新增了 GPU 图像编辑与合成工作负载，包括 RAW 图像处理、基于 LUT 的视频调色、路径追踪以及流体模拟。
此外，Geekbench 7 在支持的 GPU API 列表中新增了 Nvidia 的 CUDA，与 OpenCL、Vulkan 和 Metal 并列。
相比 Geekbench 6，另一项重要改进是更新后的基准测试对多核性能的处理方式。
Primate Labs 解释称，Geekbench 7 现在仅在真实任务通常采用多线程时，才会在多个线程上运行工作负载。例如，HTML5 浏览器测试已不再纳入多核测试套件，因为网页浏览器通常是单线程或仅轻度多线程的。
在媒体性能方面，Geekbench 7 新增了多项工作负载，用于衡量 CPU 在音频和视频编码、解码及处理方面的表现：
- 使用 AV1 编解码器对屏幕共享视频进行编码，模拟视频会议应用中的屏幕共享功能。
- 使用 Opus 编解码器压缩音乐和语音音频，模拟语音备忘录和应用。
- 在解码视频和音频的同时，使用 Whisper 语音识别模型生成实时字幕，模拟开启自动字幕的视频播放场景。
最后，Geekbench 7 还扩大了测试中使用的数据集规模和多样性。
例如，文件压缩工作负载现在包含更多涵盖源代码、目标代码和文本文档的压缩包。PDF 查看器测试则覆盖了更广泛的文件类型，包括公园地图、技术文档和学术论文。同样，开发者和图像处理工作负载也更新了更多素材，并支持额外的图像格式。
为庆祝 Geekbench 7 的发布，Primate Labs 即日起至 8 月 6 日提供 Geekbench 7 Pro 八折优惠。标准版仍可免费用于个人用途。
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