标签: AI Benchmark测网速
ai benchmark安卓版是一款深受众多安卓用户喜爱的平台。ai benchmark的主要功能在于能够为广大用户提供手机各项性能的测试服务,使用ai benchmark就能随时测试手机!
软件介绍AI Benchmark是一款超级有趣的手机AI测试性能软件。ai benchmark安卓版能够真实反应AI应用和模型使用的现实情况,对包括GPU在内的AI加速解决方案的引入评估和选型制定一个标准,提高硬件的利用率,以及对AI芯片的架构定义设计以及优化提供指引。
软件特色1.搬运,测试手机的ai性能
2.是您的手机准备AI? 运行AI基准,以检查它的性能!
3.人脸识别,图像分类,图像增强......
4.您的智能手机是否能够运行最新的深度神经网络来执行这些基于AI的任务?它有专用的AI芯片吗?它足够快吗?运行AI Benchmark以全面评估其AI性能!
5.AI Benchmark测量几种关键AI和计算机视觉算法的速度,准确度和内存要求。测试解决方案包括图像分类和人脸识别方法,用于图像超分辨率和照片增强的神经网络,玩Atari Games的AI模型和执行散景模拟,以及用于自动驾驶系统的算法。算法输出的可视化允许以图形方式评估其结果,并了解各种AI领域的当前最新技术。
功能介绍第1节。分类,MobileNet-V2
第2节。分类,初始-V3
第3节。面部识别,初始 - ResNet-V1
第4节。玩Atari Games,LSTM
第5节:Deblurring,SRCNN
第6节。超级分辨率,VGG19
第7节。超级决议,SRGAN
第8节。散景模拟,U-Net
第9节语义分段,ICNet
第10节。图像增强,DPED ResNet
第11节。内存限制,SRCNN
注意:Android 9.0及更高版本的所有支持AI加速的移动SoC都支持硬件加速,包括Qualcomm Snapdragon,HiSilicon Kirin,Samsung Exynos和MediaTek Helio。
苏黎世联邦理工学院的研究人员正试图通过一款名为AI Benchmark的安卓新应用来解决这个问题,他们希望这将成为一个为大众普遍接受的测试套件。它今天在谷歌Play商店推出,适用于任何运行Android 4.1或更高版本的手机。
相关介绍AI研究员和开发人员Andrey Ignatov表示,“由于没有关于此的信息(目前,所有AI算法都在服务器上远程运行,而不是在您的设备上运行,除了集成在手机固件中的一些内置应用程序),我们决定开发自己的工具,将清楚地显示每个设备的性能和功能。”
AI Benchmark评估智能手机在一系列开源算法中的表现,这些算法执行图像分类,面部识别,图像超分辨率以及照片增强,分割和去模糊。它甚至测试了自动驾驶汽车中使用的神经网络的性能,研究人员预测这种神经网络最终可能会在与智能手机相媲美的芯片上运行。
随着应用程序按照自己的步调进行操作,它会生成算法输出的可视化,并输出一个分数,该分数会影响片上系统和可用RAM的速度。(一般来说,神经网络越大,处理它所需的RAM就越多。)
以下是表现最佳者的部分列表及其相关分数。在AI Benchmark网站上提供了完整列表:
1.Huawei P20 Pro – 6397
2.OnePlus 6 – 1875
3.Sony Xperia XZ2 – 1664
4.Samsung Galaxy S9+ – 1494
5.Razer Phone – 1470
6.Samsung Galaxy S9 – 1446
7.OnePlus 5T – 1440
8.OnePlus 5 – 1416
9.Samsung Galaxy Note 8 – 1408
10.Xiaomi Mi Mix 2 – 1405
那么,顶级智能手机是如何比较的呢?Ignatov总结了该团队最初的发现,既有趣又荒谬。
他说,高通芯片加速了与所有Android版本不兼容的量化或压缩神经网络。不使用该公司专有的Snapdragon软件开发的典型网络无法利用其Hexagon DSP AI加速芯片,尽管Ignatov指出,如果执行“适当的驱动程序”,这样的网络可能会受益。
“如果你正在开发一款使用AI的应用程序,除非你只为他们的处理器开发它,否则你不会对Snapdragon的SoC进行任何加速,”Ignatov说。
另一方面,华为的麒麟神经处理单元(NPU)提供了出色的性能,神经网络的加速度几乎是10倍,但与量化神经网络不兼容。华为表示将在今年晚些时候提供支持。(Ignatov指出,华为P20和P20 Pro是市场上唯一运行Android 8.1 Oreo的手机,可为应用程序提供AI加速。)
至于三星的Exynos阵容和联发科技的NeuroPilot AI平台,结果有点混乱。三星的处理器仅支持从Android 8.1开始的人工智能加速,并且由于功耗优化和节流,性能变得显著,在某些情况下高达50%。与此同时,联发科的芯片组,即少数支持量化和普通神经网络的芯片组,被三星和华为超过。
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