Des hausses de scores ciblées, puis plus rien sur la dernière version. La réponse de Geekbench tombe : les résultats dopés par Intel BOT seront désormais signalés.
Geekbench 6.7 marque les runs optimisés par Intel BOT
Après une semaine d’analyses, Primate Labs confirme qu’Intel BOT identifie des exécutables connus et applique des modifications au binaire avant l’exécution. Le mécanisme repose sur un calcul de checksum du binaire Geekbench pour déterminer si la version est reconnue.
Conséquence immédiate : Geekbench 6.3 affiche +5,5 % en single-core et en multi-core avec BOT activé, alors que Geekbench 6.7 ne bouge quasiment pas. La version 6.7, attendue cette semaine, intégrera une détection de BOT et signalera les scores concernés. Les résultats 6.6 et antérieurs sous Windows resteront assortis d’un avertissement.
Intel présente BOT comme une option dans le mode Avancé d’Intel Application Optimization pour certains processeurs Core Ultra 200 Plus et Core Ultra Series 3, avec une prise en charge limitée à un petit nombre de jeux et d’applications.
Ce que BOT change réellement dans les charges
Primate Labs a inspecté la charge HDR via Intel Software Development Emulator : instructions totales en baisse de 14 %, instructions scalaires en recul de 62 %, et bond des instructions vectorielles de 1 366 % avec BOT activé. Le phénomène dépasse un simple réordonnancement d’instructions et indique des chemins d’exécution fortement vectorisés.
Geekbench juge la technologie intéressante, mais son champ d’action trop étroit fausse la perception des performances lorsqu’elle n’accélère qu’une poignée d’applications. BOT introduit aussi un délai de démarrage d’environ deux secondes, pénalisant les processus courts.
Implications pour les tests et l’utilisateur
La détection dans Geekbench 6.7 va clarifier la lecture des scores sur plateformes Intel où BOT est activé via Intel Application Optimization et Dynamic Tuning Technology. Tant que le support restera restreint, des gains sensibles dans quelques benchmarks ne reflèteront pas les performances usuelles. Un support généralisé réduirait ces biais et rendrait BOT plus pertinent pour l’utilisateur final.
Source : VideoCardz
