UL Benchmarks lanza la familia de pruebas UL Procyon para productores de contenido y profesionales

UL Benchmarks de origen nacional es mejor conocido por sus aplicaciones de prueba 3DMark, aunque la gama también incluye las familias de prueba PCMark, Servermark y VRMark. Ahora se ha agregado una familia de productos completamente nueva a la cartera de la compañía. UL Procyon es una familia de aplicaciones de prueba para uso profesional, que incluyen el Benchmark de edición de fotos y el Benchmark de edición de video disponibles para Windows y el Benchmark de inferencia de IA disponible para Android.

Diseñado para fotógrafos, Photo Editing Benchmark se basa en las aplicaciones Lightroom Classic y Photoshop de Adobe e incluye procesamiento por lotes y operaciones de edición de imágenes con archivos DNG (Digital Negative). La puntuación de la prueba se basa simplemente en el tiempo transcurrido durante toda la ejecución de la prueba.

Video Editing Benchmark, que se enfoca en la producción de video, también se basa en Adobe, pero esta vez la aplicación es Premiere Pro. La prueba trae dos proyectos de video a la aplicación, que se editan y cortan de diferentes formas, agregando efectos, etc. Finalmente, ambos videos están codificados con resolución FullHD en H.264 y resolución 4K en formato HEVC. Al igual que la prueba fotográfica, la puntuación se basa en el tiempo dedicado a toda la operación.

Tanto las pruebas de edición de fotos como de video requieren al menos una versión de 64 bits de Windows 10 2004 o posterior. Photo Editing Benchmark también requiere al menos un procesador de doble núcleo con el conjunto de instrucciones SSE 4.2 y Lightroom Classic 10.0 y Photoshop 22.0 o posterior. El Benchmark de edición de video requiere al menos un procesador Intel Core de 6.a generación o un procesador AMD similar y Premiere Pro 14.5 o posterior.

AI Inference Benchmark prueba el rendimiento de los dispositivos Android en tareas de aprendizaje automático. Puede utilizar NPU (Unidad de procesamiento neuronal), que son comunes en los circuitos del sistema, y ​​utiliza NNAPI (API de redes neuronales de Android) en las pruebas. La prueba mide tanto el rendimiento como la precisión del equipo en varias tareas de inferencia. Las tareas incluyen el procesamiento de redes neuronales y varias tareas relacionadas con la visión artificial. Además de una NPU separada, las pruebas también se ejecutan en un procesador o tarjeta gráfica para obtener resultados de comparación.

Además del rendimiento, la prueba proporciona la verdadera calidad de la compatibilidad con NNAPI para cada dispositivo. Requiere al menos Android 10 o posterior y 400 MB de espacio libre.

Fuente: Puntos de referencia de UL