0e9e8603b4f06c822399f497439c706aa0d555e546d4f79fed041c9e342c49e6806b6372bb3ec3742002e39ed093e4b31b45be0950

0eea847fc4f6618523e7f093329c706bec8d3f1e40d2ca679920457fff433f7255240c3645f4d79aaf0a3f590b4a3b93bf938e927c

7998887fb2806ffe239d84e24e9c701c531ca1bfec3266556d0583fcb2c23162f3e61ec4f3bd7777729ba1da82a2b695d86cbdd241

7fe98504c6816b8523eb86e4359c706d37f22b263a2f69c045949873b82ab593a96e2d49ebdf4bcb2cbb201832e0d577babc9a290d


갓벤치6 등장


스마트폰으로 캡처한 해상도의 더 큰 사진(12~48MP)

현대 웹 디자인 표준을 대표하는 HTML 예제

가져오기 테스트를 위한 더 큰 이미지 라이브러리

내비게이션 테스트를 위한 더 큰 지도

더 크고 현대적인 PDF 예제

Clang 워크로드 크기 증가

화상 회의 중과 같은 배경 흐림

최신 소셜 미디어 앱에서 사용하는 것과 유사한 이미지 필터

AI 워크로드를 위한 객체 감지

사진 및 메타데이터 가져오기 및 시맨틱 태깅을 위한 사진 라이브러리

Python에서 마크다운 및 정규식과 같은 구문 분석 및 변환을 위한 텍스트 처리(실제 개발자 사용 사례에 더 적합)


기본적으로 최근에 사용되는 항목들 추가나 데이터셋도

19년에 비해 크기를 키워서 현재 실사용에 가깝게 테스트하는거라 더 정확해진


지금까지는 워크로드가 단순해서서 저성능칩셋이 유리한 환경이었데

근데 이젠 워크로드를 복잡하게해서 고성능칩셋으로 갈수록 격차가 늘어나서 변별력이 생김