MLPerf Mobile هي أداة تقييم أداء مجانية ومفتوحة المصدر، مصممة لقياس أداء الأجهزة المحمولة، مثل الهواتف الذكية والأجهزة اللوحية، في مختلف مهام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تشمل أعباء العمل التي تم اختبارها تصنيف الصور، وفهم اللغة، ورفع مستوى الدقة الفائقة، وإنشاء الصور بناءً على المطالبات النصية. يستخدم هذا التقييم تسريع الذكاء الاصطناعي للأجهزة في العديد من أحدث الأجهزة المحمولة لضمان أفضل أداء ممكن.
تم بناء MLPerf Mobile وصيانته من قِبل فريق عمل MLPerf Mobile في MLCommons®، وهو اتحاد هندسي غير ربحي للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، يضم أكثر من 125 عضوًا، بما في ذلك شركات صناعية وأكاديميون من مجموعة متنوعة من المؤسسات حول العالم. تُنتج MLCommons معايير أداء عالمية المستوى لتدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال عبر العديد من مقاييس الأنظمة، بدءًا من مراكز البيانات الكبيرة ووصولًا إلى الأجهزة المدمجة الصغيرة.
تشمل ميزات MLPerf Mobile ما يلي:
- اختبارات معيارية في مختلف المجالات استنادًا إلى أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:
- تصنيف الصور - اكتشاف الكائنات - تجزئة الصور - فهم اللغة - دقة فائقة - إنشاء الصور من خلال الرسائل النصية
- تسريع ذكاء اصطناعي مُعدّل خصيصًا على أحدث الأجهزة المحمولة وأنظمة SoC.
- دعم واسع لأجهزة Android عبر TensorFlow Lite لتسريع التفويض الاحتياطي.
- أوضاع اختبار مُخصصة للجميع، من المستخدمين العاديين الذين يرغبون في تقييم سريع للأداء إلى أعضاء MLCommons الذين يعتزمون تقديم نتائج رسمية للنشر.
- فترات تهدئة قابلة للتخصيص بين الاختبارات لتجنب الاختناق الحراري وضمان دقة النتائج.
- تخزين نتائج سحابي اختياري، ما يتيح لك حفظ نتائجك السابقة والوصول إليها من أجهزة متعددة في مكان واحد. (هذه الميزة مجانية ولكنها تتطلب تسجيل حساب).
عادةً ما يتم تحديث MLPerf Mobile عدة مرات سنويًا باختبارات جديدة ودعم للتسريع مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي وقدرات الأجهزة المحمولة. يرجى ملاحظة أن بعض اختبارات الأداء المعيارية قد لا تكون مدعومة، وبالتالي قد لا تظهر متاحة للاختبار على الأجهزة القديمة.
يتوفر الكود المصدري والوثائق الخاصة بتطبيق MLPerf Mobile في مستودع MLCommons على Github. لدعم المستخدمين أو للاستفسار، يُرجى فتح المشاكل في مستودع التطبيق على Github:
github.com/mlcommons/mobile_app_open
إذا كنت أنت أو مؤسستك مهتمين بالانضمام إلى عضوية MLCommons، يُرجى التواصل عبر participation@mlcommons.org لمزيد من المعلومات.
تاريخ التحديث
29/09/2025
الأدوات
أمان البيانات
arrow_forward
يبدأ الحفاظ على أمان بياناتك بفهم الطريقة التي يتّبعها مطوِّرو التطبيقات لجمع بياناتك ومشاركتها. قد تختلف خصوصية البيانات وممارسات الأمان حسب كيفية استخدامك للتطبيق ومنطقتك وعمرك. يوفّر مطوِّر التطبيقات هذه المعلومات وقد يعدِّلها بمرور الوقت.
لا تتم مشاركة أيّ بيانات مع جهات خارجية.
مزيد من المعلومات حول الآلية التي يتّبعها مطوِّرو البرامج للإشارة إلى مشاركة بيانات المستخدمين
قد يجمع هذا التطبيق أنواع البيانات هذه.
معلومات التطبيق وأداؤه والجهاز أو أرقام التعريف الأخرى
يتم تشفير البيانات أثناء النقل
يمكن أن تطلب حذف البيانات
عرض التفاصيل
أحدث الميزات
Added support for Exynos 2500 For support, please open an issue in the MLPerf Mobile GitHub repo.