¿Te preguntas cómo tu sistema Linux actual gestionará las cargas de trabajo relacionadas con IA y ML? Pues ahora puede averiguarlo. Primate Labs, creadores del popular software Geekbench, ha publicado una nueva versión preliminar de su herramienta de evaluación comparativa de aprendizaje automático, Geekbench ML.
Compatible con Linux
Geekbench ML se lanzó en Android e iOS hace unos años. Pero con Intel y AMD añadiendo capacidades de procesamiento neuronal a sus últimos chips para potenciar los flujos de trabajo acelerados por ML en ordenadores de sobremesa y portátiles, esta aplicación también se está expandiendo.
La herramienta incluye una serie de cargas de trabajo de aprendizaje automático diseñadas para modelar casos de uso de IA en el mundo real. Al ejecutarlas, podrás comprobar lo bien que tu CPU, GPU y NPU (si la tienes) gestionan las tareas informáticas más avanzadas.
Las cargas de trabajo incluidas incluyen la estimación de la profundidad (que simula las funciones de desenfoque de las lentes de retrato que se encuentran en los editores de fotos de lujo), la transferencia de estilos (copia el aspecto de una imagen a otra) y la superresolución de imágenes (que aumenta la escala de las imágenes x4).
Y como todos los modelos y conjuntos de datos de la aplicación son los mismos en todas las plataformas compatibles, la puntuación de Geekbench ML obtenida en Linux puede compararse de forma fiable con la obtenida en otras plataformas y dispositivos.
Descarga de Geekbench ML
Como ya se ha mencionado, Geekbench ML 0.6 es una versión preliminar. Deberías esperar peculiaridades, inconsistencias y errores al ejecutarla. Primate Labs planea publicar una versión estable 1.0 en algún momento del próximo año, y los comentarios de la versión preliminar ayudarán a informarla y mejorarla.
Puedes descargar Geekbench ML desde App Store para iOS, Google Play Store para Android y la página de descargas del sitio web de Geekbench para obtener las versiones de Linux, macOS y Windows.
La versión de Linux funciona en Ubuntu 18.04 LTS y superior en sistemas Intel y AMD con 2 GB de RAM o más. Si tu equipo es modesto, no esperes resultados rápidos.
Una vez hecho esto, se le da un enlace para ver sus resultados en línea. Desde allí puedes comparar para ver cómo se comporta tu hardware.
Fuente: somoslibres
