AI Benchmark

Ignatov Andrey

Осы қолданба туралы

Нейрондық кескін жасау, бетті тану, кескінді классификациялау, сұраққа жауап беру...

Осы және басқа да AI негізіндегі тапсырмаларды орындау үшін смартфоныңыз соңғы терең нейрондық желілерді іске қоса алады ма? Оның арнайы AI чипі бар ма? Бұл жеткілікті жылдам ма? Оның AI өнімділігін кәсіби бағалау үшін AI Benchmark іске қосыңыз!

Ағымдағы телефон рейтингі: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark бірнеше негізгі AI, Computer Vision және NLP үлгілері үшін жылдамдықты, дәлдікті, қуат тұтынуды және жад талаптарын өлшейді. Сынақталған шешімдердің қатарында кескіндерді жіктеу және бетті тану әдістері, нейрондық кескін мен мәтінді генерациялауды жүзеге асыратын AI үлгілері, кескін/бейненің жоғары ажыратымдылығы және фотосуретті жақсарту үшін қолданылатын нейрондық желілер, сонымен қатар автономды жүргізу жүйелерінде және смартфондарда қолданылатын AI шешімдері бар. уақыт тереңдігін бағалау және семантикалық кескінді сегменттеу. Алгоритмдердің нәтижелерін визуализациялау олардың нәтижелерін графикалық түрде бағалауға және әртүрлі AI салаларындағы қазіргі заманғы жағдайды білуге ​​мүмкіндік береді.

Барлығы AI Benchmark 83 сынақтан және төменде көрсетілген 30 бөлімнен тұрады:

Бөлім 1. Жіктеу, MobileNet-V3
Бөлім 2. Жіктелуі, Басталуы-V3
3-бөлім. Бетті тану, Swin трансформаторы
Бөлім 4. Жіктеу, EfficientNet-B4
Бөлім 5. Жіктеу, MobileViT-V2
6/7 бөлімдері. Параллель үлгіні орындау, 8 x Бастау-V3
8-бөлім. Объектілерді бақылау, YOLO-V8
9-бөлім. Оптикалық таңбаларды тану, ViT трансформаторы
10-бөлім. Семантикалық сегменттеу, DeepLabV3+
11-бөлім. Параллельді сегменттеу, 2 x DeepLabV3+
12-бөлім. Семантикалық сегменттеу, кез келген нәрсені сегменттеу
13-бөлім. Фотосуретті өшіру, IMDN
14-бөлім. Суреттің жоғары ажыратымдылығы, ESRGAN
15-бөлім. Суреттің жоғары ажыратымдылығы, SRGAN
16-бөлім. Кескінді жою, U-Net
17-бөлім. Тереңдікті бағалау, MV3-тереңдік
18-бөлім. Тереңдікті бағалау, MiDaS 3.1
19/20-бөлім. Кескінді жақсарту, DPED
21-бөлім. Үйренілген камера ISP, MicroISP
22-бөлім. Боке эффектісін көрсету, PyNET-V2 Mobile
23-бөлім. FullHD бейненің өте жоғары ажыратымдылығы, XLSR
24/25-бөлім. 4K бейненің өте ажыратымдылығы, VideoSR
26-бөлім. Сұрақ-жауап, MobileBERT
27-бөлім. Нейрондық мәтінді құру, Llama2
28-бөлім. Нейрондық мәтінді құру, GPT2
29-бөлім. Нейрондық кескінді құру, тұрақты диффузия V1.5
30-бөлім. Жад шектеулері, ResNet

Сонымен қатар, PRO режимінде TensorFlow Lite терең оқыту үлгілерін жүктеп, сынауға болады.

Сынақтардың толық сипаттамасын мына жерден табуға болады: http://ai-benchmark.com/tests.html

Ескертпе: Аппараттық жеделдетуге арнайы NPU және AI үдеткіштері бар барлық мобильді SoC құрылғыларында қолдау көрсетіледі, соның ішінде Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos және UNISOC Tiger чипсеттері. AI Benchmark v4 нұсқасынан бастап параметрлердегі ескі құрылғыларда GPU негізіндегі AI жеделдету мүмкіндігін қосуға болады («Жылдату» -> «GPU жеделдетуін қосу» / «Арм NN», OpenGL ES-3.0+ қажет).

Жаңа функциялар

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.