AI Benchmark

Ignatov Andrey‏

מידע על האפליקציה הזו

יצירת תמונה עצבית, זיהוי פנים, סיווג תמונות, מענה לשאלות...

האם הטלפון החכם שלך מסוגל להריץ את הרשתות העמוקות העצביות העדכניות ביותר כדי לבצע משימות אלו ורבות אחרות מבוססות בינה מלאכותית? האם יש לו שבב AI ייעודי? האם זה מהיר מספיק? הפעל AI Benchmark כדי להעריך באופן מקצועי את ביצועי ה-AI שלו!

דירוג הטלפון הנוכחי: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark מודד את המהירות, הדיוק, צריכת החשמל ודרישות הזיכרון עבור מספר דגמי AI מפתח, Computer Vision ו-NLP. בין הפתרונות שנבדקו ניתן למצוא שיטות סיווג תמונה וזיהוי פנים, מודלים של AI המבצעים יצירת תמונה וטקסט עצביים, רשתות עצביות המשמשות לרזולוציית סופר-תמונה/וידאו ושיפור צילום, וכן פתרונות AI המשמשים במערכות נהיגה אוטונומיות וסמארטפונים למציאות- הערכת עומק זמן ופילוח תמונה סמנטי. ההדמיה של פלטי האלגוריתמים מאפשרת להעריך את התוצאות שלהם בצורה גרפית ולהכיר את המצב העדכני ביותר בתחומי הבינה המלאכותית השונים.

בסך הכל, AI Benchmark מורכב מ-83 בדיקות ו-30 סעיפים המפורטים להלן:

סעיף 1. סיווג, MobileNet-V3
סעיף 2. סיווג, התחלה-V3
סעיף 3. זיהוי פנים, שנאי סווין
סעיף 4. סיווג, EfficientNet-B4
סעיף 5. סיווג, MobileViT-V2
סעיפים 6/7. ביצוע דגם מקביל, 8 x Inception-V3
סעיף 8. מעקב אחר אובייקטים, YOLO-V8
סעיף 9. זיהוי תווים אופטי, שנאי ViT
סעיף 10. פילוח סמנטי, DeepLabV3+
סעיף 11. פילוח מקביל, 2 x DeepLabV3+
סעיף 12. פילוח סמנטי, פלח כל דבר
סעיף 13. טשטוש תמונות, IMDN
סעיף 14. תמונה סופר-רזולוציה, ESRGAN
סעיף 15. תמונה סופר-רזולוציה, SRGAN
סעיף 16. Image Denoising, U-Net
סעיף 17. הערכת עומק, MV3-Depth
סעיף 18. הערכת עומק, MiDaS 3.1
סעיף 19/20. שיפור תמונה, DPED
סעיף 21. ISP מצלמה למדנית, MicroISP
סעיף 22. עיבוד אפקט Bokeh, PyNET-V2 Mobile
סעיף 23. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
סעיף 24/25. 4K וידאו סופר-רזולוציה, VideoSR
סעיף 26. תשובה לשאלות, MobileBERT
סעיף 27. יצירת טקסט עצבי, לאמה2
סעיף 28. יצירת טקסט עצבי, GPT2
סעיף 29. יצירת תמונה עצבית, דיפוזיה יציבה V1.5
סעיף 30. מגבלות זיכרון, ResNet

חוץ מזה, אפשר לטעון ולבדוק את דגמי הלמידה העמוקה של TensorFlow Lite שלהם במצב PRO.

תיאור מפורט של המבחנים ניתן למצוא כאן: http://ai-benchmark.com/tests.html

הערה: האצת חומרה נתמכת בכל ה-SoCs הניידים עם NPUs ומאיצי AI ייעודיים, כולל ערכות השבבים Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos ו-UNSOC Tiger. החל מ-AI Benchmark v4, אפשר גם לאפשר האצת AI מבוססת GPU במכשירים ישנים יותר בהגדרות ("האצה" -> "אפשר האצת GPU" / "Arm NN", נדרשת OpenGL ES-3.0+).

מה חדש?

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.