AI Benchmark

Ignatov Andrey

Пра гэту праграму

Стварэнне нервовых відарысаў, распазнаванне твараў, класіфікацыя відарысаў, адказы на пытанні...

Ці здольны ваш смартфон запускаць апошнюю версію Deep Neural Networks для выканання гэтых і многіх іншых задач на аснове штучнага інтэлекту? Ці ёсць у яго спецыяльны AI Chip? Ці дастаткова хутка? Запусціце AI Benchmark, каб прафесійна ацаніць яго прадукцыйнасць AI!

Бягучы рэйтынг тэлефонаў: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark вымярае хуткасць, дакладнасць, энергаспажыванне і патрабаванні да памяці для некалькіх ключавых мадэляў AI, Computer Vision і NLP. Сярод правераных рашэнняў - метады класіфікацыі малюнкаў і распазнання твараў, мадэлі штучнага інтэлекту, якія выконваюць нейронныя генерацыі малюнкаў і тэксту, нейронавыя сеткі, якія выкарыстоўваюцца для звышраздзялення выявы / відэа і паляпшэння фатаграфій, а таксама рашэнні штучнага інтэлекту, якія выкарыстоўваюцца ў сістэмах аўтаномнага кіравання і смартфонах для рэальнага Ацэнка глыбіні часу і семантычная сегментацыя выявы. Візуалізацыя вынікаў алгарытмаў дазваляе графічна ацэньваць іх вынікі і азнаёміцца ​​з бягучым станам мастацтва ў розных галінах штучнага інтэлекту.

У агульнай складанасці AI Benchmark складаецца з 83 тэстаў і 30 раздзелаў, пералічаных ніжэй:

Раздзел 1. Класіфікацыя, MobileNet-V3
Раздзел 2. Класіфікацыя, Inception-V3
Раздзел 3. Распазнаванне асоб, Swin Transformer
Раздзел 4. Класіфікацыя, EfficientNet-B4
Раздзел 5. Класіфікацыя, MobileViT-V2
Раздзелы 6/7. Паралельнае выкананне мадэлі, 8 х Inception-V3
Раздзел 8. Адсочванне аб'ектаў, YOLO-V8
Раздзел 9. Аптычнае распазнаванне сімвалаў, Трансфарматар ВіТ
Раздзел 10. Семантычная сегментацыя, DeepLabV3+
Раздзел 11. Паралельная сегментацыя, 2 x DeepLabV3+
Раздзел 12. Семантычная сегментацыя, сегментаваць што заўгодна
Раздзел 13. Размыццё фатаграфій, IMDN
Раздзел 14. Суперраздзяленне выявы, ESRGAN
Раздзел 15. Суперраздзяленне выявы, SRGAN
Раздзел 16. Ліквідацыя малюнкаў, U-Net
Раздзел 17. Ацэнка глыбіні, MV3-глыбіня
Раздзел 18. Ацэнка глыбіні, MiDaS 3.1
Раздзел 19/20. Паляпшэнне выявы, DPED
Раздзел 21. Вывучаны Інтэрнэт-правайдэр камеры, MicroISP
Раздзел 22. Рэндэрынг эфекту Боке, PyNET-V2 Mobile
Раздзел 23. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
Раздзел 24/25. 4K Video Super-Resolution, VideoSR
Раздзел 26. Адказы на пытанні, MobileBERT
Раздзел 27. Стварэнне нейронавага тэксту, Llama2
Раздзел 28. Генерацыя нейронавага тэксту, GPT2
Раздзел 29. Генерацыя нейронных малюнкаў, стабільная дыфузія V1.5
Раздзел 30. Абмежаванні памяці, ResNet

Акрамя таго, можна загружаць і тэставаць уласныя мадэлі глыбокага навучання TensorFlow Lite у рэжыме PRO.

Падрабязнае апісанне тэстаў можна знайсці тут: http://ai-benchmark.com/tests.html

Заўвага: Апаратнае паскарэнне падтрымліваецца на ўсіх мабільных SoC са спецыяльнымі NPU і паскаральнікамі штучнага інтэлекту, уключаючы чыпсэты Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos і UNISOC Tiger. Пачынаючы з AI Benchmark v4, можна таксама ўключыць паскарэнне AI на аснове GPU на старых прыладах у наладах («Паскорыць» -> «Уключыць паскарэнне GPU» / «Arm NN», патрабуецца OpenGL ES-3.0+).

Што новага

1. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.18.
2. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, Samsung ENN, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
3. Bug fixes and performance improvements.