手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么?( 二 )
AIMark
首先是AIMark , 它是当下比较常见的一款安装在智能手机上的AI跑分软件 , 是由鲁大师开发 , 主要采用了面向图像分类、图像识别和图像分割的ResNet-34、Inception-V3、Mobilenet-SSD和DeepLab-v3+模型来进行测试 。
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在评分标准上 , 终端设备在AIMark获取的分值取决于移动平台处理数据集和执行特定目标识别的效率(简单说就是“跑”算法的速度以及识别的准确率) 。
先来看下由国外著名硬件测试网站Hothardware整理的几组跑分成绩:
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可以看到 , 在AIMark的测试中 , 高通骁龙865移动平台的表现脱颖而出 , 这主要取决于865移动平台所支持的第五代Qualcomm人工智能引擎AI Engine 。 因此 , 在结果中Galaxy S20 Pro和一加8的AI跑分成绩远超其他终端 。
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第五代Qualcomm人工智能引擎AI Engine
同时 , 我们还可以看到 , 尽管Pixel 4 XL和Galaxy Note 10都搭载骁龙855移动平台 , 但由于采用了不同的软件配置和人工神经网络应用支持 , 两款机型的表现有很大差异 。
AITuTu
AITuTu也是目前市面上为智能手机进行AI跑分时常用的APP , 它也是采用了面向图像分类的Inception-v3神经网络以及面向目标检测的MobileNet-SSD来进行测试 。 评分标准上 , 基于终端处理数据的速度以及准确性来衡量综合分值 。
同样的几组跑分如下:
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【手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么?】
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在AITuTu的跑分结果上看 , 采用高通骁龙移动平台的终端设备依旧领先 。
苏黎世AI跑分应用(ETH AI Benchmark)
苏黎世AI跑分也是如今经常被厂商所提及的第三方AI跑分机构 , 相比此前的两款跑分APP , 苏黎世的AI Benchmark评估的是一些关键的AI和计算机视觉算法的速度、准确率和内存要求 。 测试方案包括图像分类与人脸识别方法、用于图像超分辨率和图像增强的人工神经网络、玩Atari游戏和进行背景虚化模拟的AI模型以及自动驾驶系统中所用的算法 。 算法结果能够以可视化图形的方式呈现 , 进而了解其在不同AI领域的最新表现 。
这里通过两个ETH AI Benchmark的版本(v3、v4)测试成绩来分析:
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首先是比较早版本的ETH AI Benchmark v3 , 可以看到 , 得分的情况似乎不太平衡 。 从最终得分的确定过程可以看到 , v3版本的跑分尤其重视浮点(FP)运算的性能 , 让浮点运算的权重很高 。 因此 , 包含针对浮点运算单独优化的专用AI处理器的麒麟990得分遥遥领先 。
接下来是ETH AI Benchmark v4的测试结果:
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