芯片制造商高通、華為和聯(lián)發(fā)科有什么共同之處?所有這三種市場硬件架構(gòu)都可以加速計算機(jī)視覺、自然語言處理以及智能手機(jī)、平板電腦和其它移動設(shè)備中的其它機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。麻煩的是,這些是對經(jīng)驗基準(zhǔn)測試的挑戰(zhàn),這可能使開發(fā)人員難以針對特定平臺優(yōu)化算法。
蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員正試圖通過一款名為AI Benchmark的Android設(shè)備新應(yīng)用來解決這個問題,他們希望這將成為一個普遍接受的測試套件。于今天在谷歌Play Store推出,適用于任何運(yùn)行Android 4.1或更高版本的手機(jī)。
“由于沒有關(guān)于此的信息(目前,所有AI算法都在服務(wù)器上遠(yuǎn)程運(yùn)行,而不是在你的設(shè)備上運(yùn)行,除了集成在手機(jī)固件中的一些內(nèi)置應(yīng)用程序),我們決定開發(fā)我們自己的工具,將清楚地顯示每個設(shè)備的性能和功能。” AI研究員和開發(fā)人員安德魯·伊格納托夫(Andrey Ignatov)告訴TechCrunch。
AI Benchmark評估智能手機(jī)在一系列開源算法中的表現(xiàn),這些算法執(zhí)行圖像分類,面部識別,圖像超分辨率以及照片增強(qiáng)、分割和去模糊。它甚至測試了無人駕 駛汽車中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能,研究人員預(yù)測這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終可能會與智能手機(jī)中相媲美的芯片上運(yùn)行。
隨著應(yīng)用程序按照自己的步調(diào)進(jìn)行操作,它會生成算法輸出的可視化,并給出一個分?jǐn)?shù),該分?jǐn)?shù)會影響片上系統(tǒng)和可用RAM的速度。 (一般來說,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大,處理它所需的RAM就越多。)
以下是表現(xiàn)最佳者的部分列表及其相關(guān)分?jǐn)?shù)。 AI Benchmark網(wǎng)站上提供了完整列表:
1. 華為P20 Pro - 6397
2. OnePlus 6 - 1875年
3. 索尼Xperia XZ2 - 1664
4. 三星Galaxy S9 + - 1494
5. Razer Phone - 1470
6. 三星Galaxy S9 - 1446
7. OnePlus 5T - 1440
8. OnePlus 5 - 1416
9. 三星Galaxy Note 8 - 1408
10. 小米 Mi Mix 2 - 1405
那么頂級智能手機(jī)如何比較呢?伊格納托夫?qū)⒃搱F(tuán)隊的初步調(diào)查結(jié)果概括為“既有趣又荒謬”。
他說,高通芯片加速了與所有Android版本不兼容的量化或壓縮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不使用該公司專有的驍龍軟件開發(fā)的典型網(wǎng)絡(luò)無法利用其Hexagon DSP AI加速芯片,盡管伊格納托夫指出,如果實施“適當(dāng)?shù)尿?qū)動程序”,這樣的網(wǎng)絡(luò)可能會受益。
“[如果]你正在開發(fā)一款使用AI的應(yīng)用程序,除非你只利用他們的處理器開發(fā)它,否則你不會在驍龍的SoC中獲得任何加速。” 伊格納托夫說。
另一方面,華為的麒麟神經(jīng)處理單元(NPU)提供了出色的性能 —— 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速度幾乎是10倍 —— 但與量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不兼容。華為表示將在今年晚些時候提供支持。 (伊格納托夫指出,華為P20和P20 Pro是市場上唯一運(yùn)行Android 8.1 Oreo的手機(jī),可為應(yīng)用程序提供AI加速。)
至于三星的Exynos陣容和聯(lián)發(fā)科技的NeuroPilot AI平臺,結(jié)果有點(diǎn)混亂。
三星的處理器僅支持從Android 8.1開始的人工智能加速,并且由于功耗優(yōu)化和節(jié)流,性能變得“顯著” —— 在某些情況下高達(dá)50%。
與此同時,聯(lián)發(fā)科的芯片組 —— 少數(shù)支持量化和普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片組 —— 在三星和華為的硬件方面表現(xiàn)優(yōu)異。
“總結(jié):驍龍在理論上可以提供良好的結(jié)果,但缺乏驅(qū)動力;華為現(xiàn)在表現(xiàn)非常出色,在不遠(yuǎn)的將來擁有的可能性最大;三星現(xiàn)在沒有加速支持(很可能這會很快改變,因為它們現(xiàn)在正在開發(fā)自己的AI芯片),但擁有功能強(qiáng)大的CPU; 聯(lián)發(fā)科對中檔設(shè)備來說,效果不錯,但絕對沒有突破。” 伊格納托夫告訴TechCrunch。
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