9 月 13 日消息,在 CPU / GPU 跑分曝光之后,苹果 iPhone 18 Pro(对应机型 iPhone19,2)的 GeekBench AI 跑分昨日(9 月 12 日)现身,相比较 iPhone 17 Pro 最高增幅为 51.53%。
发稿前查询 GeekBench AI 跑分平台,目前共收录了 2 条记录,分别是 Core ML 调用 GPU(通用图形计算单元)和 NPU / ANE(专用神经网络处理器)处理结果。
Core ML 是 Apple 的机器学习运行时,可以利用 CPU、GPU 和 Neural Engine,并以性能、内存占用与功耗为目标来调度模型。
根据跑分页面信息,苹果 iPhone 18 Pro 的 GeekBench AI GPU 为 12,775 / 24,077 / 26,951,Neural Engine 为 7,002 / 55,720 / 75,810。
苹果 iPhone 18 Pro 的 GeekBench AI GPU 跑分苹果 iPhone 18 Pro 的 GeekBench AI Neural Engine 跑分注:这三个栏目主要衡量同类 AI 任务在不同精度下的端侧推理表现,Geekbench AI 使用真实机器学习测试,并将相应工作负载的结果汇总成分数。
| 栏目 | 常见数据格式 | 衡量重点 | 现实意义 |
|---|
| Single Precision | FP32,32 位浮点 | 高精度浮点推理吞吐 / 延迟 | 兼容性和数值精度较好,但带宽、内存和计算成本高 |
| Half Precision | FP16,16 位浮点 | 半精度神经网络推理能力 | 现代本地 AI 很常见,通常明显更快、更省内存和电量 |
| Quantized | 通常 INT8,但实现可因框架而异 | 整数 / 量化模型推理能力 | 常最接近日常部署型端侧模型,目标是低延迟、低功耗、小模型 |
在 GeekBench AI 的 NPU 跑分对比方面,按照发文前 GeekBench 平台的 AI Benchmarks 跑分记录作为对比:
单精度(Single Precision):
| 芯片 / 代表设备 | 得分 | 与 A20 Pro 的分数差异 | A20 Pro 增幅 |
|---|
| A20 Pro(iPhone 18 Pro) | 7,002 | — | — |
| A19 Pro(iPhone 17 Pro) | 5,111 | +1,891 | +37.0% |
| A18 Pro(iPhone 16 Pro) | 4,575 | +2,427 | +53.0% |
| M5(11 英寸 iPad Pro) | 5,411 | +1,591 | +29.4% |
半精度(Half Precision):
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