不服?来跑个分!

如今,手机厂商发布新品,跑分环节一定是少不了的。就连拍照这种很难量化的指标,也要整出一个DxOMark得分,分出高下。我们对数字是如此迷恋,以至于《小王子》里面就有这样一段话:

如果你对大人们说:“我看到一幢用玫瑰色的砖盖成的漂亮的房子,它的窗户上有天竺葵,屋顶上还有鸽子……”他们怎么也想象不出这种房子有多么好。必须对他们说:“我看见了一幢价值十万法郎的房子。”那么他们就惊叫道:“多么漂亮的房子啊!”

不知你是否装机后干的第一件事情就是装上鲁大师跑个分,买来新手机第一件事情就是装上安兔兔跑个分?反正我知道很多程序员朋友就这么干。

在过去几年中,智能手机和平板电脑等移动设备的计算能力急剧增长,很多高端手机的性能达到了几年前台式计算机的水平。以至于有人惊呼,手机性能严重过剩,真的如此吗?

随着人工智能越来越多的进入我们的生活,智能手机迎来了新的挑战:运行人工智能算法。考虑到移动终端有着天然的人工智能使用场景,可以预见不久的未来,人工智能将在移动端迎来爆炸性增长。但由于手机的硬件限制,大多数AI算法要么无法在智能手机上使用,要么在远程服务器上执行。

这个时候,你还会怀疑手机性能过剩吗?

好消息是,越来越多的厂商开始致力于移动端的人工智能领域发展,将单独的算法或整个机器学习库移植到具有使用GPU或DSP的附加硬件加速(HA)的移动平台。2016年,高通公司推出了Snapdragon神经处理引擎(SNPE),以加速其GPU和DSP的神经网络的执行。2017年,海思半导体发布了在麒麟NPU上运行神经网络的HiAI平台。紧接着,联发科推出了可以在GPU或APU上运行深度学习模型的NeuroPilot SDK。

在如此热门的领域,怎么少得了巨头Google呢?从Android 8.1开始集成Android Neural Networks API (NNAPI),解决了各芯片厂商各自为战的混乱场面。因为各厂商的SDK都只针对相应的芯片组开发,即依赖HiAI的应用程序无法在Qualcomm SoC上运行,反之亦然,这样开发人员需要为每个平台开发多个版本的应用程序。NNAPI基本上是高级机器学习框架和设备的硬件加速资源之间的中间层,负责它们的通信以及在最合适的硬件上调度任务的执行。

Android NNAPI架构

有了NNAPI,厂商可以专注于提供和优化NN驱动,应用程序开发人员无需为不同平台开发不同的版本,简化了整个生态系统。

那么问题来了,手机AI哪家强?以后手机厂商发布新品时,会不会出现吊打友商AI的环节?

要比拼AI性能,最简单粗暴的方法就是跑个分,拿数据说话。现在很多测评软件也推出了AI测试包,比如安兔兔。下面介绍的是来自苏黎世联邦理工学院的 AI Benchmark 应用,用于测试不同安卓设备和芯片的深度学习性能。目前还未发布IOS版,所以国内厂商暂时少了吊打苹果的乐趣。

该基准测试由智能手机上运行的神经网络执行的21个计算机视觉和AI测试组成。它测量了超过50个不同方面的AI性能,包括速度、准确性、初始化时间等。考虑到神经网络包含全面的架构,可以评估用于解决不同AI任务的各种方法的性能和限制。

目前该应用只在Google Play上架,对国内用户太不友好了。还好我的华为手机支持Google Play,访问外国网站之后就可以下载。如果你们想尝鲜,也可以前往:https://www.apkmirror.com/apk/ignatov-andrey/ai-benchmark/ 下载,这里保存了AI Benchmark的多个版本,不像在Google Play上,只能安装最新的3.0版本。下面是我的华为Mate 20 pro的得分:

与网站上给出的得分似乎存在一些差距:

你的手机能在兵器谱排行第几,也来试试吧!

参考文献

  1. http://ai-benchmark.com/index.html
  2. AI Benchmark: Running Deep Neural Networks on Android Smartphones
  3. Neural Networks API

本文分享自微信公众号 - 云水木石(ourpoeticlife),作者:陈正勇

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-04-23

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