Hardware Benchmark für KI
Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) in unserem Alltag stellt sich die Frage, wie leistungsfähig unsere Geräte tatsächlich sind, wenn sie KI-Aufgaben übernehmen sollen. Diese Frage wird vor allem dann wichtig, wenn es um die lokale Verarbeitung von KI-Daten geht – also ohne den Umweg über die Cloud. Doch wie misst man eigentlich die KI-Leistung von Geräten wie Smartphones oder PCs? Hier kommen spezielle Benchmarks ins Spiel, die die Leistungsfähigkeit von Prozessoren und KI-Modellen analysieren. In diesem Artikel werfen wir einen Blick darauf, wie diese Benchmarking-Tools funktionieren und warum sie für die Zukunft der KI eine zentrale Rolle spielen. Erfahre wie du die Leistung von deiner Hardware einem Benchmark unterziehst und wie fit sie für KI Anwendungen ist.
Was ist KI-Benchmarking?
KI-Benchmarking bezeichnet den Prozess, die Leistungsfähigkeit von Hardware und Software bei der Ausführung von KI-Algorithmen zu testen. Dabei geht es nicht nur um die Geschwindigkeit, sondern auch um andere Faktoren wie den Energieverbrauch, die Hitzeentwicklung und die Effizienz der Geräte bei der Verarbeitung großer Datenmengen.
Besonders im Bereich der Sprachmodelle, wie sie für maschinelle Übersetzungen oder Textklassifizierungen verwendet werden, ist die Leistungsmessung wichtig. Sie gibt Aufschluss darüber, ob ein Gerät die nötige Rechenleistung aufbringen kann, um komplexe KI-Modelle zu verarbeiten – und ob es dafür sinnvoller ist, die Aufgaben auf der Cloud oder lokal auf dem Gerät zu erledigen.
Die Rolle von Geekbench AI
Eines der bekanntesten Tools um Hardware wie Smartphones und Computern einem Benchmark für KI zu unterziehen ist Geekbench. Seit vielen Jahren misst es die Rechenleistung von Geräten. Mit der Einführung spezialisierter Rechenkerne für maschinelles Lernen hat Geekbench „Geekbench AI“ entwickelt, das die KI-Leistung von Geräten bewertet. Dieses Tool zeigt, wie schnell ein Gerät bestimmte Aufgaben wie Bild- oder Textklassifizierung, Objekterkennung oder maschinelle Übersetzung ausführt.
Das Besondere an Geekbench AI ist, dass es eine einfache Möglichkeit bietet, die Leistung eines Geräts zu vergleichen. Nutzer können schnell herausfinden, wie gut ihr Smartphone oder PC in verschiedenen KI-Szenarien abschneidet. Zudem kann man Geekbench herunterladen, um sein eigenes System zu testen und die Ergebnisse mit anderen Geräten zu vergleichen. Hier geht es zum Download: Geekbench Download
MELT: Ein umfassenderer KI-Benchmark für die Forschung
Während Geekbench AI einen ersten Eindruck von der KI-Leistung eines Geräts vermittelt, geht der neue Benchmark MELT (Mobile Evaluation of Language Transformers) noch weiter. Entwickelt von einem Forschungsteam rund um den Spezialisten Stefanos Laskaridis, misst MELT nicht nur die Geschwindigkeit, mit der ein Gerät KI-Modelle ausführt, sondern auch die Energieeffizienz und die Temperaturentwicklung.
Diese zusätzlichen Messwerte sind entscheidend, um herauszufinden, ob ein Gerät praxistauglich für den lokalen Betrieb von KI-Modellen ist. Denn eine hohe Leistungsaufnahme oder eine starke Erwärmung des Geräts könnten den Nutzen eines lokal betriebenen Modells einschränken.
Was misst MELT genau?
MELT bietet eine Reihe von Messwerten, die darüber Aufschluss geben, wie ein Gerät bei der Ausführung von KI-Modellen abschneidet. Hier sind einige der wichtigsten Faktoren:
- Tokens pro Sekunde: Dieser Wert gibt an, wie viele Daten das KI-Modell in einer Sekunde verarbeiten kann. Je höher der Wert, desto leistungsfähiger ist das Gerät.
- Leistungsaufnahme: MELT misst, wie viel Energie ein Gerät benötigt, um KI-Aufgaben zu bewältigen. Dies ist besonders wichtig, um den Energieverbrauch und die Akkulaufzeit von mobilen Geräten zu bewerten.
- Temperaturentwicklung: Ein weiteres Kriterium ist die Wärmeentwicklung. Wenn ein Gerät bei der Ausführung von KI-Modellen stark erhitzt, könnte dies die Langlebigkeit der Hardware beeinträchtigen und die Benutzererfahrung verschlechtern.
Was bedeuten diese Messungen in der Praxis?
Die Messergebnisse von MELT geben wertvolle Einblicke in die Praxistauglichkeit von Smartphones und anderen Geräten für die lokale KI-Nutzung. Zum Beispiel könnte ein Gerät, das viele Tokens pro Sekunde verarbeiten kann, in der Lage sein, komplexe Aufgaben wie die Verarbeitung großer Sprachmodelle durchzuführen. Wenn jedoch die Leistungsaufnahme oder die Temperatur zu hoch sind, könnte dies bedeuten, dass das Gerät zwar leistungsfähig, aber für den Dauerbetrieb ungeeignet ist.
Warum sind Benchmarks wie MELT wichtig?
Benchmarks wie MELT sind entscheidend, um die Entwicklung und den Einsatz von KI auf Endgeräten voranzutreiben. Sie helfen Herstellern und Forschern, die Leistung und die Effizienz von Hardware und Software zu bewerten und zu verbessern. Vor allem bei der Entwicklung zukünftiger KI-Anwendungen, die lokal auf Geräten laufen sollen, spielen solche Benchmarks eine zentrale Rolle.
Für den Endnutzer bieten sie eine Orientierungshilfe: Sie zeigen, welche Geräte besonders gut für KI-Anwendungen geeignet sind und welche eher an ihre Leistungsgrenzen stoßen. In einer Welt, in der immer mehr Daten verarbeitet werden müssen, wird die Effizienz von KI-Prozessoren zu einem entscheidenden Faktor.
Fazit: Die Zukunft der KI-Leistungsmessung
Mit Tools wie Geekbench AI und MELT können wir die Leistung von Geräten in Bezug auf KI-Anwendungen besser verstehen und vergleichen. Diese Benchmarks zeigen uns nicht nur, wie leistungsfähig ein Gerät ist, sondern auch, wie effizient es mit Energie und Ressourcen umgeht. Für die zukünftige Entwicklung von Künstlicher Intelligenz auf mobilen Geräten und Heimgeräten sind solche Messungen unerlässlich.
Während große KI-Modelle aktuell noch hauptsächlich in der Cloud verarbeitet werden, ist es nur eine Frage der Zeit, bis immer mehr dieser Modelle auch lokal auf unseren Geräten laufen können. Benchmarks wie MELT helfen dabei, diese Entwicklung zu beschleunigen und die besten Lösungen für die KI-Nutzung zu finden.