Geekbench разобрал, как работает Intel Binary Optimization Tool (iBOT), и объяснил, откуда берётся прирост до 30% в отдельных подзадачах. По выводам команды, ускорение связано с тем, что iBOT подменяет часть кода на версии с агрессивной векторизацией, то есть сильнее грузит SIMD-инструкции.
Ранее Geekbench уже заявил, что аннулирует результаты, записанные с Core Ultra 7 270K Plus и Core Ultra 5 250K Plus, если тесты шли с включённым iBOT. Причина простая: Geekbench называет себя кроссплатформенным бенчмарком, а iBOT оптимизирует бинарник под конкретную архитектуру Intel и работает далеко не везде.
Что именно нашёл Geekbench в тестах iBOT
В свежем разборе Geekbench оценил эффект iBOT на Geekbench 6.3, запустив тест на ноутбуке MSI Prestige 16 AI+ с процессором Intel Core Ultra 9 386H. В среднем iBOT дал +5,5% и в однопотоке, и в многопотоке.
❗️ ПОДПИСЫВАЙСЯ НА НАШ КАНАЛ В ДЗЕНЕ И ЧИТАЙ КРУТЫЕ СТАТЬИ БЕСПЛАТНО
- Object removal: +24,6%
- HDR processing: +28,5%
Дальше Geekbench копнул именно HDR processing, чтобы понять, что меняет iBOT.
Откуда берутся +28,5%: меньше скаляра, больше вектора
С включённым iBOT Geekbench увидел минус 14% по общему числу исполняемых инструкций и минус 62% по скалярным инструкциям. Зато число векторных инструкций выросло на 1 366%.
Чтобы подтвердить, какие инструкции реально исполняются, команда использовала Intel Software Development Emulator (SDE). После 100 прогонов HDR-субтеста картина получилась такой:
- iBOT выключен: 220 млрд скалярных и 1,25 млрд векторных инструкций
- iBOT включён: 84,6 млрд скалярных и 18,3 млрд векторных инструкций
То есть iBOT переводит заметную часть работы из SISD-логики (скаляр) в SIMD (вектор). На современных CPU это часто даёт хороший прирост без такого же роста энергопотребления, потому что одна инструкция обрабатывает сразу несколько элементов данных.
Почему Geekbench против: «пик вместо типичной производительности»
Geekbench сформулировал претензию жёстко: iBOT «подрывает» идею бенчмарка, потому что заменяет «разнообразный код» на «процессорно-настроенные, полностью оптимизированные бинарники» и тем самым измеряет пиковую, а не типичную производительность. В оригинальной формулировке Geekbench это звучит так: «[iBOT] undermines this by replacing that varied code with processor-tuned, fully optimized binaries, measuring peak rather than typical performance.»
Если перевести на человеческий язык, Geekbench не нравится, что оптимизация включается точечно, под ограниченный список приложений, и делает результаты менее сопоставимыми. Особенно если другие платформы или версии софта такой «подмены» не получают.
Есть и практические минусы. В ранних тестах Geekbench зафиксировал 40 секунд задержки запуска при первом старте с iBOT. Потом задержка стабилизировалась на уровне около 2 секунд. С выключенным iBOT задержки не было.
Ещё один важный момент: Geekbench не увидел прироста в Geekbench 6.7. По данным команды, iBOT сверяет контрольную сумму исполняемого файла. То есть инструмент явно «узнаёт» конкретный бинарник, который он умеет оптимизировать. Любое обновление может этот путь сломать.
❗️ ПОДПИСЫВАЙСЯ НА НАШ КАНАЛ В ДЗЕНЕ И ЧИТАЙ КРУТЫЕ СТАТЬИ БЕСПЛАТНО
Официальные посты Geekbench с объяснением позиции и техническими деталями доступны на сайте проекта: про аннулирование результатов с iBOT и про разбор поведения iBOT.
Подписывайтесь на наши каналы в Telegram и Дзен, чтобы узнавать больше. И делитесь своим мнением и опытом в нашем чате.
Geekbench разобрал iBOT от Intel: прирост до 30% и вопросы к честности ⚡️