LONDON (IT BOLTWISE) – Geekbench 7 bringt einen überarbeiteten Multi-Core-Test und modernisierte GPU-Benchmarks mit KI- und Medien-Workloads in den Vordergrund. Die Entwickler zielen darauf, dass die Messwerte näher an realen Anwendungen liegen, statt nur technische Maximalwerte abzubilden. Für die GPU stehen unter anderem Video-Filter, ML-Upscaling, Pfad-Tracing und Flüssigkeitssimulation im Testkatalog. Neu dazu kommen außerdem Audio- und Video-Codierung sowie Game-Physics-Performancetests.
Geekbench 7: Neuer Multi-Core- und GPU-Test für KI-Workloads auf Geräten (Foto: IT BOLTWISE)
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Geekbench 7 setzt im Kern darauf, dass Benchmarks das tatsächliche Laufzeitverhalten moderner Software besser nachbilden. Dafür hat das Team den Multi-Core-Teil neu gestaltet: Ein Workload wird demnach nur dann in einem Multi-Threaded-Modus gemessen, wenn die entsprechende Aufgabe in echten Anwendungen ebenfalls multi-threaded ausgeführt wird. Genau diese Unterscheidung ist entscheidend, weil viele ältere CPU-Benchmarks zwar viele Threads “füllen”, aber zugleich Szenarien bewerten, die in produktiven Anwendungen selten in exakt dieser Form auftreten. Der Multi-Core-Score soll damit eher abbilden, wie ein System sich beim “echten Arbeiten” verhält, also beim Zusammenwirken aus Scheduler, Thread-Parallelität und Speicherhierarchie unter realistischen Lastbildern.
Parallel dazu rückt Geekbench 7 die GPU stärker in den Kontext heutiger Nutzung. Der neue GPU-Benchmark ist laut Beschreibung auf machine learning und Content Creation zugeschnitten, statt nur klassische Grafik- oder reine Compute-Tests zu fahren. Praktisch wird das durch Testfälle greifbar, die sich an Workflows orientieren, die man von Video-Workstations und Kollaborationstools kennt: Das Paket verfolgt Gesichter im Videostream und wendet Echtzeit-Filtereffekte an, skaliert Bilder per KI und simuliert Effekte wie Hintergrundunschärfe in Video-Calls. Damit wird auch die Datenbewegung zwischen GPU-gestützten Kerneln, Pipeline-Phasen und ggf. Post-Processing stärker berücksichtigt als bei Benchmarks, die “nur” einzelne Shader-ähnliche Rechenpfade anfahren.
Auch das Bildbearbeitungs- und Synthese-Umfeld ist stärker vertreten. Geekbench 7 ergänzt dafür GPU-Benchmarks, die RAW-Verarbeitung, LUT-basierte Farbkorrektur für Video, Pfad-Tracing (als rechenintensive Rendering-Variante) sowie Flüssigkeitssimulation adressieren. Aus Enterprise-Sicht ist dabei nicht nur die reine Rechenleistung interessant, sondern die Frage, wie stabil und reproduzierbar ein System solche gemischten Pipelines verarbeitet: Pfad-Tracing und Simulationen sind typische Kandidaten, bei denen Speicherbandbreite, Kernel-Scheduling und Auslastungsspitzen die Laufzeit stärker dominieren als bei “glatten” Raster- oder Einzeloperationstests. Zusammen mit den KI-Upscaling-Tests entsteht so ein Benchmark-Set, das eher die Komplexität moderner Medienproduktionen als die isolierte Peak-Rechenleistung in den Vordergrund stellt.
Beim Software-Stack setzt Geekbench 7 zudem wieder auf mehrere GPU-APIs. Nvidia’s CUDA wird als unterstützte Schnittstelle erneut aufgeführt; daneben nennt das Paket OpenCL, Vulkan und Metal. Das ist für die Praxis relevant, weil die Leistungsfähigkeit stark davon abhängt, welche API der jeweilige Gerätestapel tatsächlich optimal unterstützt und wie gut Treiber, Laufzeitumgebung und Kompatibilitätsschichten zusammenspielen. Auch für Teams, die Geräteflotten bewerten, reduziert eine Multi-Backend-Strategie das Risiko, dass ein Vergleich “nur” den Container eines bestimmten GPU-Ökosystems bevorzugt. Gleichzeitig bleibt aber wichtig, dass ein Benchmark nie völlig deterministisch den Produktions-Workload ersetzt: In der echten Anwendung kommen oft weitere Faktoren hinzu, etwa I/O, UI-Interaktion, Cache-Warmup oder der Mix aus CPU- und GPU-Phasen.
Geekbench 7 erweitert außerdem die Lastprofile über klassische CPU- und GPU-Tests hinaus. Die neuen Datensätze gelten als anspruchsvoller, um Varianten abzubilden, die Nutzer typischerweise erzeugen: Bei File Compression und dem PDF Viewer gibt es mehr Variation, während Entwickler- und Bildverarbeitungstests mehr Assets und unterschiedliche Bildformate nutzen. Ergänzend kommen Medien-Workloads für Audio- und Video-Encoding, -Decoding und -Processing hinzu; dabei werden Tests genannt, die sich an Sprach- und Kommunikationsszenarien anlehnen. Genannt werden Whisper-basierte Speech-Recognition sowie AV1 und Opus, was die Brücke zu typischen Use-Cases wie Video-Calls, Screen Sharing und Content-Konsum schlägt, bei denen Codecs und Transcodierung in der Praxis häufig den Flaschenhals bilden.
Für weitere Abdeckung sorgt ein Game-Physics-Workload, der auf der Jolt-Physics-Engine basiert, die in bekannten Spielen eingesetzt wird. Daneben erweitert Geekbench 7 Tests für einen Photo Editor mit einem breiteren Satz realitätsnaher Bearbeitungsschritte und unterstützt eine Photo-Library-Aufnahme- und Verarbeitungsstrecke, inklusive Import und Verarbeitung von Formaten wie JPEG XL und DNG. Damit adressiert die Suite nicht nur Rendering und Filter, sondern auch die “Pipeline-Dauerarbeit” rund um Import, Formatdekodierung, Auslieferung und Bearbeitungsketten. Geekbench 7 ist für iOS, macOS und weitere Plattformen verfügbar; die App bleibt für persönliche Nutzung kostenlos, während die Pro-Version mit einem zeitlich begrenzten Rabatt von 20 % bis zum 6. August gegenüber dem regulären Preis von 99 US-Dollar angeboten wird.
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