Primate Labs는 인기 있는 크로스 플랫폼 (cross-platform) 벤치마크의 최신 버전인 Geekbench 7을 출시했습니다. 이번 업데이트는 Android, iOS, Windows, macOS, Linux를 포함한 주요 플랫폼 전반에서 최신 CPU 및 GPU의 성능을 더 잘 나타내고 측정할 수 있도록 설계된 새롭고 개선된 워크로드 (workloads)를 도입합니다. 이전 버전과 마찬가지로 Geekbench 7은 개인용으로 무료로 사용할 수 있습니다. 열성 팬과 IT 전문가들은 8월 6일까지 20% 할인된 가격으로 제공되는 Geekbench 7 Pro를 선택할 수도 있습니다.

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A hand holding the Ryzen 7 9850X3D.

(이미지 출처: Tom's Hardware)

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Geekbench 7과 함께 도입된 가장 큰 변화 중 하나는 멀티코어 (multi-core) 벤치마크의 동작 방식입니다. 이제 모든 워크로드 (workload)가 사용 가능한 모든 CPU 코어를 사용하도록 강제하는 대신, 실제 애플리케이션의 동작 방식을 반영하게 됩니다. 예를 들어, 웹 브라우저는 일반적으로 싱글 스레드 (single-threaded) 또는 가벼운 멀티 스레드 (lightly threaded) 방식으로 작동하기 때문에 HTML5 브라우저 테스트는 멀티코어 제품군에서 제외되었습니다. Geekbench 7은 모델링 대상이 되는 실제 애플리케이션이 멀티 스레드 (multi-threaded) 모드를 사용하는 경우에만 멀티 스레드 모드로 벤치마크를 실행합니다. 그 결과, Primate Labs는 새로운 벤치마크가 전체 시스템 성능에 대해 더욱 현실적인 지표를 제공할 것이라고 밝혔습니다.

Geekbench 7에는 현대적인 CPU가 일상적인 멀티미디어 작업을 어떻게 처리하는지 더 잘 평가하기 위해 설계된 새로운 미디어 워크로드 (media workloads) 세트도 포함됩니다. 여기에는 화상 통화 중 화면 공유를 위한 AV1 비디오 인코딩 (encoding), 음성 녹음기 및 팟캐스트와 같은 애플리케이션을 위한 Opus 코덱 (codec) 기반 오디오 압축 (compressing), 그리고 OpenAI의 Whisper 음성 인식 모델을 사용하여 실시간 자막을 생성하는 동시에 오디오와 비디오를 디코딩 (decoding)하는 작업 등이 포함됩니다. 본질적으로, 이러한 워크로드들은 화상 회의, 콘텐츠 스트리밍 및 미디어 소비와 같은 작업들을 더 잘 나타낸다고 주장됩니다.

또한, 물리 연산이 많은 게임 시나리오에서 CPU 성능을 더욱 정확하게 측정하기 위해 현대 게임에서 사용되는 Jolt Physics 엔진을 기반으로 한 새로운 게임 물리 (Game Physics) 벤치마크가 추가됩니다. 이번 업데이트는 더욱 복잡한 편집 작업을 통해 사진 편집기 (Photo Editor) 워크로드를 더욱 강화하였으며, 사진 라이브러리 (Photo Library) 테스트를 확장하여 JPEG XL 및 DNG와 같은 최신 이미지 포맷에 대한 지원을 포함합니다.

GPU 벤치마크 (GPU benchmark) 또한 게임을 넘어 머신러닝 (Machine Learning) 및 콘텐츠 제작 (Content Creation) 워크로드에 더 큰 중점을 두도록 개편되었습니다. 새로운 테스트는 소셜 미디어 앱을 위한 실시간 얼굴 추적 (Face Tracking) 및 필터 효과, AI를 이용한 이미지 업스케일링 (Image Upscaling), 그리고 화상 회의 중 배경 흐림 (Background Blurring)과 같은 작업들을 측정합니다. 또한, 이번 업데이트에는 RAW 이미지 처리, LUT 기반 비디오 컬러 그레이딩 (Color Grading), 패스 트레이싱 (Path Tracing), 그리고 유체 시뮬레이션 (Fluid Simulation)을 위한 새로운 GPU 워크로드가 추가되었습니다.

Geekbench 7은 OpenCL, Vulkan, Metal에 더해 Nvidia의 CUDA API 지원을 도입할 예정이며, 이를 통해 사용자는 다양한 전문 및 AI 애플리케이션에서 사용되는 것과 동일한 API를 사용하여 Nvidia GPU를 벤치마크할 수 있습니다.

마지막으로, 까다로운 현대적 워크로드에 발맞추기 위해, 사용자들이 오늘날 다루는 더 크고 복잡한 파일들을 더 잘 반영할 수 있도록 벤치마크 데이터셋 (Benchmark Datasets)이 업데이트되었습니다. 예를 들어, 파일 압축 (File Compression) 테스트에는 이제 소스 코드 (Source Code), 오브젝트 코드 (Object Code), 텍스트 문서가 포함된 더 폭넓은 아카이브 혼합물이 포함되며, PDF 뷰어 (PDF Viewer) 워크로드는 공원 지도부터 기술 문서 및 학술 논문에 이르기까지 더 넓은 범위의 파일을 처리합니다. 이번 업데이트는 또한 개발자 및 이미지 처리 워크로드 전반에 걸쳐 더 많은 에셋 (Assets)과 추가적인 이미지 포맷을 도입합니다.