鲁大师AImark2.0是一款十分好用的测评软件,一款能够在电脑上一站式测评,专业的测评方式,让用户能够在电脑上更好的了解自己处理器性能,也能够更好的了解自己的处理器在智能领域排上第几名。
AImark让手机AI性能更直观
从麒麟970开始,手机SOC就将AI模块安排上了。苹果A12、麒麟980、骁龙855均将AI作为重中之重。
以苹果A12为例,它是鲁大师2018年度AI芯片榜的冠军。首次采用了8核架构的“神经网络处理单元”,运算的峰值达到5万亿次每秒,运行速度比A11提高了9倍。
中高端芯片的AI布局也来势汹汹,AI已经不再是旗舰的专属。骁龙710、骁龙670AIE、骁龙660AIE就是典型的中高端芯片,深受用户和手机厂商喜爱。
从“先拍照后对焦”到“3D面部建模捏脸”,从“语音助手”到“智能识图”,AI在手机上的应用已经越来越多。对于消费者来说,要想辨别市面上各色手机的AI性能,仅仅依靠使用体验来判断是远远不够的,而且目前很多AI运用都基于算法底层,很难直接感受到。这时候,让AI性能“有分可查”显得很重要。
作为行业内第一款AI性能跑分软件,AImark广受业内认可好评,已经成为评判AI性能的重要工具。现在,AImark 2.0进行重磅升级,用全新的体系和算法,对手机AI进行更加全面的评测。
AImark评测算法改进升级
鲁大师AI评测与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。在本次升级中,AImark 2.0评测算法发生了重大改变。
全新的AImark沿用成熟的 Inception V3、ResNet34神经网络模型,原本VGG16取消,新增SSD、DEEPLABV3+测试项。具体来说,全新AImark主要通过4个神经网络模型来全方位评测AI性能:
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。
Inception V3
Inception V3是Google开发的一个开源神经网络模型。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
MobilenetSSD
MobilenetSSD算法是一种是一种流形的目标检测算法,使用mobilenetv2作为骨干网路时具有速度快,精度高的特点。这种模型目前在手机AI中有广泛的应用,如图像中的前景目标提取检测等。SSD直接反映在AI运用中对于目标的检测能力, 反应手机处理核心对GroupConv等常用Op的支持情况。
DEEPLABV3+
deeplabV3+是目前DeepLab中最新的、执行效果最好的语义图像分割模型,用于细化分割结果,主要确定手机处理核心对atrousConv的支持情况,这类Op在图像分割,语音处理等领域有广泛的使用。DEEPLABV3+加入评测体系之后,给图形图像的分割划分带来更全面的判断,通俗来讲,可以理解为AI“抠图”能力的判断。
需要注意的是,AI芯片是与CPU、GPU是一样单独并立的模组,因此CPU性能的高低,对AI芯片造成的影响有限。一个芯片的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,即使CPU性能强悍,AI表现也会差强人意。
AImark分数体系提升
为了提供更具数据支撑和参考意义的AI评测,AImark将不断改善升级,适用发展潮流,让手机AI性能的强弱更直接、更精准的呈现在用户面前。
此外,由于升级更换了全新的算法,体量变大,AImark 2.0 的评测分数体系也相应发生了改变。旧版的AI性能跑分普遍在1000-2000分,已经不能做为评判标准。在全新的AImark 2.0 中,旗舰机型的AI性能跑分普遍在10000-20000分。
AImark 2.0 新上线不久,测试数据还未达到榜单基数标准,当前排行榜不稳定,后面将会推出基于数据的全新AI性能榜单,想知道你的手机AI性能有多少分?升级或直接下载最新版AImark就能体验!
一、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。
二、完成测试答案正确率越高,得分越高
三、完成测试速度越快,得分越高
四、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”。
关于AImark的分数体系说明
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。
Al优化是目前手机厂商最为看重的产品亮点之一,如Al美颜,Al摄影。Al芯片(或者称之为Al协处理器)与CPU、GPU没有太大关系,因此CPU性能的高低,对Al芯片造成的影响有限。一个旗舰芯片的Al能力,取决于这个芯片有没有对Al模块进行优化,如果没有,那么这个芯片性能再强,Al性能也不怎么样。
基于此,在同样的顶级配置下,Al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,Al性能会成为新的考量标准和核心竞争力。
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