Geekbench 7: Новые рабочие сценарии

Вышло обновление универсального кроссплатформенного бенчмарка Geekbench 7, включающее новые и улучшенные рабочие нагрузки для измерения производительности процессоров и видеокарт.

В новой версии разработчики делают ставку на сценарии, которые максимально приближены к реальной нагрузке: видеоконференции, обработку медиа, машинное обучение, игры и создание контента.

Одно из главных нововведений — набор рабочих нагрузок для работы с медиаконтентом (Media Workloads), которые измеряют, насколько хорошо ваш процессор справляется с кодированием, декодированием и обработкой аудио и видео.

В частности, Geekbench проверяет кодирование экранных трансляций в AV1, сжатие аудио через Opus, а также декодирование видео одновременно с генерацией субтитров при помощи Whisper. Это интересный переход от синтетических задач к тому, чем действительно заняты современные компьютеры.

Наряду с новыми задачами обработки медиафайлов, Geekbench 7 добавляет задачу игровой физики, построенную на основе физического движка Jolt, используемого в популярных видеоиграх, расширяет задачу редактирования фотографий за счет более богатого набора реальных операций редактирования и обновляет задачу фотобиблиотеки для поддержки импорта и обработки современных форматов изображений, таких как JPEG XL и DNG.

Кроме того, был переработан многоядерный бенчмарк. В Geekbench 7 разработчики отказались от подхода, при котором любая задача автоматически масштабируется на все ядра процессора. Если реальное приложение использует один или несколько потоков, тест учитывает именно такую модель работы. Например, HTML5 Browser исключен из многопоточной части, поскольку веб-браузеры являются однопоточными (или слабопоточными). В результате итоговый Multi-Core score должен лучше отражать реальную производительность системы.

GPU-бенчмарк также получил серьезную перестройку. В фокусе оказались задачи, которые сегодня активно используют видеокарты: ML-апскейлинг изображений, распознавание лиц и фильтры в реальном времени, виртуальные фоны, обработка RAW, цветокоррекция видео через LUT, path tracing и симуляция жидкостей.

Особенно полезное дополнение — поддержка CUDA наряду с OpenCL, Vulkan и Metal. Теперь производительность NVIDIA GPU можно измерять через API, который используется в реальных вычислительных и AI-нагрузках.

Ещё один важный момент — увеличение объемов тестовых данных. Архивы, PDF-документы и изображения стали разнообразнее и тяжелее, что соответствует современным рабочим сценариям. Это должно сделать результаты более показательными для актуального железа, хотя одновременно повышает требования к устройствам.

Главный недостаток Geekbench 7 — неизбежная потеря сопоставимости с предыдущими версиями. Изменив методику Multi-Core, GPU-тесты и наборы данных, разработчики сделали бенчмарк современнее, но результаты Geekbench 6 и 7 теперь нельзя воспринимать как единую шкалу производительности.

Итог

Новая версия Geekbench 7 пытается ответить на главный вопрос современных тестов: не насколько быстро железо выполняет абстрактную операцию, а насколько хорошо оно справляется с задачами, ради которых мы покупаем мощные устройства. И в этом направлении обновлённый бенчмарк выглядит заметно интереснее своего предшественника.

Скачать Geekbench 7