AI Benchmark

Ignatov Andrey

මෙම යෙදුම ගැන

ස්නායු රූප උත්පාදනය, මුහුණු හඳුනාගැනීම, රූප වර්ගීකරණය, ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සැපයීම...

මේවා සහ වෙනත් බොහෝ AI මත පදනම් වූ කාර්යයන් ඉටු කිරීම සඳහා නවතම ගැඹුරු ස්නායු ජාල ධාවනය කිරීමට ඔබගේ ස්මාර්ට් ජංගම දුරකථනයට හැකියාව තිබේද? එයට කැපවූ AI චිපයක් තිබේද? එය ප්රමාණවත් තරම් වේගවත්ද? එහි AI කාර්ය සාධනය වෘත්තීයමය වශයෙන් ඇගයීමට AI බෙන්ච්මාර්ක් ධාවනය කරන්න!

වත්මන් දුරකථන ශ්‍රේණිගත කිරීම: http://ai-benchmark.com/ranking

AI බෙන්ච්මාර්ක් ප්‍රධාන AI, Computer Vision සහ NLP මාදිලි කිහිපයක් සඳහා වේගය, නිරවද්‍යතාවය, බලශක්ති පරිභෝජනය සහ මතක අවශ්‍යතා මැන බලයි. පරීක්‍ෂා කරන ලද විසඳුම් අතර රූප වර්ගීකරණය සහ මුහුණු හඳුනාගැනීමේ ක්‍රම, ස්නායු රූප සහ පෙළ උත්පාදනය කරන AI මාදිලි, රූප / වීඩියෝ සුපිරි විභේදනය සහ ඡායාරූප වැඩිදියුණු කිරීම සඳහා භාවිතා කරන ස්නායුක ජාල මෙන්ම ස්වයංක්‍රීය රියදුරු පද්ධතිවල සහ ස්මාර්ට්ෆෝන් සඳහා භාවිතා කරන AI විසඳුම් වේ. කාල ගැඹුර ඇස්තමේන්තු කිරීම සහ අර්ථකථන රූප ඛණ්ඩනය. ඇල්ගොරිතමවල ප්‍රතිදානයන් දෘශ්‍යකරණය කිරීමෙන් ඒවායේ ප්‍රතිඵල චිත්‍රක ලෙස තක්සේරු කිරීමට සහ විවිධ AI ක්ෂේත්‍රවල වර්තමාන නවීනත්වය දැන ගැනීමට ඉඩ සලසයි.

සමස්තයක් වශයෙන්, AI මිණුම් ලකුණ පරීක්ෂණ 83 කින් සහ පහත ලැයිස්තුගත කර ඇති කොටස් 30 කින් සමන්විත වේ:

1 කොටස. වර්ගීකරණය, MobileNet-V3
2 කොටස. වර්ගීකරණය, ආරම්භය-V3
කොටස 3. මුහුණු හඳුනාගැනීම, ස්වින් ට්‍රාන්ස්ෆෝමරය
4 වන කොටස. වර්ගීකරණය, EfficentNet-B4
කොටස 5. වර්ගීකරණය, MobileViT-V2
කොටස් 6/7. සමාන්තර මාදිලිය ක්‍රියාත්මක කිරීම, 8 x ආරම්භය-V3
8 කොටස. වස්තු ලුහුබැඳීම, YOLO-V8
9 කොටස. දෘශ්‍ය අක්ෂර හඳුනාගැනීම, ViT ට්‍රාන්ස්ෆෝමරය
වගන්තිය 10. අර්ථකථන ඛණ්ඩනය, DeepLabV3+
වගන්තිය 11. සමාන්තර ඛණ්ඩනය, 2 x DeepLabV3+
වගන්තිය 12. අර්ථකථන ඛණ්ඩනය, ඕනෑම දෙයක් ඛණ්ඩනය කරන්න
වගන්තිය 13. ඡායාරූප අපැහැදිලි කිරීම, IMDN
14 වගන්තිය. රූප සුපිරි විභේදනය, ESRGAN
වගන්තිය 15. රූප සුපිරි විභේදනය, SRGAN
වගන්තිය 16. Image Denoising, U-Net
17 වගන්තිය. ගැඹුර ඇස්තමේන්තු කිරීම, MV3-ගැඹුර
වගන්තිය 18. ගැඹුර ඇස්තමේන්තු කිරීම, MiDaS 3.1
19/20 වගන්තිය. රූප වැඩි දියුණු කිරීම, DPED
21 වගන්තිය. ඉගෙන ගත් කැමරා ISP, MicroISP
වගන්තිය 22. Bokeh Effect Rendering, PyNET-V2 Mobile
23 කොටස. FullHD වීඩියෝ සුපිරි විභේදනය, XLSR
24/25 වගන්තිය. 4K වීඩියෝ සුපිරි විභේදනය, VideoSR
වගන්තිය 26. ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සැපයීම, MobileBERT
වගන්තිය 27. ස්නායු පෙළ උත්පාදනය, Llama2
වගන්තිය 28. ස්නායුක පෙළ උත්පාදනය, GPT2
වගන්තිය 29. ස්නායු රූප උත්පාදනය, ස්ථායී විසරණය V1.5
වගන්තිය 30. මතක සීමාවන්, ResNet

ඊට අමතරව, කෙනෙකුට PRO මාදිලියේ ඔවුන්ගේම TensorFlow Lite ගැඹුරු ඉගෙනුම් ආකෘති පූරණය කර පරීක්ෂා කළ හැකිය.

පරීක්ෂණ පිළිබඳ සවිස්තරාත්මක විස්තරයක් මෙතැනින් සොයාගත හැකිය: http://ai-benchmark.com/tests.html

සටහන: Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos, සහ UNISOC ටයිගර් චිප්සෙට් ඇතුළුව කැපවූ NPU සහ AI ත්වරණකාරක සහිත සියලුම ජංගම SoCs මත දෘඪාංග ත්වරණය සඳහා සහය දක්වයි. AI බෙන්ච්මාර්ක් v4 සිට, කෙනෙකුට සැකසීම් තුළ පැරණි උපාංග මත GPU-පාදක AI ත්වරණය සක්‍රීය කළ හැක ("Accelerate" -> "GPU Acceleration සබල කරන්න" / "Arm NN", OpenGL ES-3.0+ අවශ්‍ය වේ).

අලුත් මොනවාද

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.