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鲁sir 2018-05-29



手机AI芯片大家来说早已不是一个陌生的词汇,从华为麒麟970的NPU,到iPhone X Face ID ,再到高通骁龙845集成的XR,AI已经成为当下衡量一部手机是否够“智能”的标准。


鲁大师发布AImark


去年鲁大师发布的【手机AI性能评测】,作为行业里第一个针对AI的评测项目广受好评。现在,鲁大师正式发布AI评测软件AImark,用全新的体系和更严格的标准,来评测一款手机的AI性能。



目前AImark已正式上线Google play,国内版本将会在下月在国内应用市场上架。


AImark测试的什么?


从去年开始,AI遍地开花。虽然目前AI并不成熟,但它未来发展潜力不可限量。目前的手机旗舰SOC,已经把AI模块作为重点,譬如麒麟970、苹果A11以及高通骁龙845。而主流的手机厂商,也已经将AI优化看做是产品最大的亮点之一,如AI美颜、AI摄影。



因为AI芯片(或者称之为AI协处理器)与CPU、GPU没有太大关系,因此CPU性能的高低,对AI芯片造成的影响有限。一个旗舰芯片的AI能力,取决于这个芯片有没有对AI模块进行优化,如果没有,那么这个芯片性能再强,AI性能也不怎么样。


基于此,在同样的顶级配置下,AI优化就会显得更加重要。可以毫不夸张的说,未来手机行业竞争愈加激烈,硬件配置已经无法拉开差距的情况下,AI性能会成为新的考量标准和核心竞争力。


AImarK的测试原理


AImark使用目前较为常用的三种神经网络Inception V3、ResNet34、VGG16的特定算法,机器识别图片内容,按照概率高低输出可能的结果列表。最终通过识别速度来判断手机AI性能,进而给出行测试评分。



相较于鲁大师安卓版中的AI评测,全新的AImark依旧沿用三种成熟的神经网络模型,并且在原有基础上,引入图片识别正确概率加入评分体系。


在过去半年的时间内,鲁大师AI评测收到了数百万的测试数据,也与ARM,高通,海思、联发科、三星等AI核心SOC产品供应商进行了测试与调整,从而确定要增加精度系统到原有的评测体系。


1 Inception V3、ResNet34、VGG16三种网络,各自完成同样的100张标准图片识别任务,获取概率值TOP5的答案,获取答案以及完成测试的时间。
2完成测试速度越快,得分越高
3完成测试答案正确率越高,得分越高
4测试获取答案正确率与时间成绩相互关联,正确率过低,最终成绩会相对降低。即速度再快,准确率不足得分会大幅下降。完成测试又快又准即为“Clever AI”。


*科普:


ResNet 34(残差网络)

微软的残差网络(ResNet)与传统的顺序网络架构(如AlexNet、OverFeat和VGG)不同,其加入了y=x层(恒等映射层),可以让网络在深度增加情况下却不退化。ResNet架构已经成为一项有意义的模型,其可以通过使用残差模块和常规SGD来训练非常深的网络。鲁大师AI测试设置了34层的深度。


Inception V3

Inception V3是Google开发的一个开源神经网络模型。这种架构先前叫GoogLeNet,现在简单地被称为Inception vN,Keras库中的Inception V3架构提出了对Inception模块的更新,进一步提高了ImageNet分类效果。用了Inception之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大,能够带来2-3倍的性能提升


VGG16

VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,VGG模型结构简单有效, 前几层仅使用3×3卷积核来增加网络深度,增加网络深度可以有效提升模型的效果。比较起ALEXNET, VGG对图片有更精确的估值以及更省空间,而且VGGNet对其他数据集具有很好的泛化能力。


AImark分数体系说明


需要注意的是,AI测试与CPU、GPU性能关系不大,在测试手机DSP智能模组当中的AI处理器。手机得分高低取决于该芯片中的AI模块能力。因此有可能发生搭载骁龙845的手机的AI性能测试与骁龙660AIE的手机相近的情况。这两颗处理器本来的区别在于CPU和GPU的逻辑性能,AI测试受到DSP性能影响,传统的跑分在这里并不能说明谁更“聪明”。需要SOC厂商的AI算法支持来提升成绩。



不同于此前将AI性能评测作为一个子项目,本次鲁大师发布的AImark是一款更加专业和具有针对性的AI评测软件。由于使用了全新的体系,AImark与之前发布的AI性能评测没有可比性,分数并没有任何的关联不能进行横向对比。


本次AImark版本使用了高通平台最新的SDK:snpe-v1.14.1,此版SDK与s9/s9+系统中一个库文件不匹配,导致运行时crash,需要s9更新系统解决,另外在部分采用高通最新SDK的测试机中均有几率导致crash,高通方面已经获取消息,预计在本月底通过补丁形式解决。


未来手机的硬件配置已经很难拉开差距,旗舰机、中端机甚至入门机,用的配置很可能都一样,这时AI性能就会成为重要的竞争力。就目前的形式来看,手机AI已经成为了行业的宠儿,这也是科技发展的必然。


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