AI Benchmark

Ignatov Andrey

Колдонмо тууралуу

Нейрондук сүрөттү түзүү, жүзүн таануу, сүрөттөрдү классификациялоо, суроого жооп берүү...

Сиздин смартфонуңуз ушул жана башка көптөгөн AI негизиндеги тапшырмаларды аткаруу үчүн эң акыркы терең нейрон тармактарын иштете алабы? Анын атайын AI чиптери барбы? Бул жетиштүү ылдамбы? Анын AI натыйжалуулугун профессионалдуу баалоо үчүн AI Benchmark иштетиңиз!

Учурдагы телефон рейтинги: http://ai-benchmark.com/ranking

AI Benchmark бир нече негизги AI, Computer Vision жана NLP моделдеринин ылдамдыгын, тактыгын, энергия керектөөсүн жана эстутум талаптарын өлчөйт. Сыналган чечимдердин арасында Сүрөттөрдү классификациялоо жана Жүздү таануу ыкмалары, нейрондук сүрөттү жана текстти генерациялоочу AI моделдери, Сүрөт/Видеонун супер резолюциясы жана фотону жакшыртуу үчүн колдонулган нейрон тармактары, ошондой эле автономдуу айдоо системаларында жана смартфондордо колдонулган AI чечимдери бар. убакыттын тереңдигин баалоо жана семантикалык сүрөт сегменттөө. Алгоритмдердин натыйжаларын визуализациялоо алардын натыйжаларын графикалык түрдө баалоого жана AIнын ар кандай тармактарындагы учурдагы заманбап абалы менен таанышууга мүмкүндүк берет.

Жалпысынан, AI Benchmark төмөндө көрсөтүлгөн 83 тесттен жана 30 бөлүмдөн турат:

Бөлүм 1. Классификация, MobileNet-V3
Бөлүм 2. Классификация, башталышы-V3
Бөлүм 3. Жүздү таануу, Swin Transformator
Бөлүм 4. Классификация, EfficientNet-B4
Бөлүм 5. Классификация, MobileViT-V2
Бөлүмдөр 6/7. Параллель моделдин аткарылышы, 8 x Inception-V3
Бөлүм 8. Объекттерге көз салуу, YOLO-V8
Бөлүм 9. Оптикалык белгилерди таануу, ViT Transformator
Бөлүм 10. Семантикалык сегментация, DeepLabV3+
Бөлүм 11. Параллель сегментация, 2 x DeepLabV3+
Бөлүм 12. Семантикалык сегментация, каалаган нерсени сегменттөө
Бөлүм 13. Сүрөттү тазалоо, IMDN
Бөлүм 14. Сүрөттүн супер резолюциясы, ESRGAN
Бөлүм 15. Сүрөттүн супер резолюциясы, SRGAN
Бөлүм 16. Сүрөттү деноиздөө, U-Net
Бөлүм 17. Тереңдикти баалоо, MV3-Тереңдик
Бөлүм 18. Тереңдикти баалоо, MiDaS 3.1
Бөлүм 19/20. Сүрөттү өркүндөтүү, DPED
Бөлүм 21. Үйрөнгөн Камера ISP, MicroISP
Бөлүм 22. Bokeh Effect Rendering, PyNET-V2 Mobile
Бөлүм 23. FullHD Video Super-Resolution, XLSR
Бөлүм 24/25. 4K Video Super-Resolution, VideoSR
Бөлүм 26. Суроо-жооп, MobileBERT
Бөлүм 27. Нейрондук текстти түзүү, Llama2
Бөлүм 28. Neural Text Generation, GPT2
Бөлүм 29. Нейрондук сүрөттү түзүү, туруктуу диффузия V1.5
Бөлүм 30. Memory Limits, ResNet

Мындан тышкары, PRO режиминде өзүнүн TensorFlow Lite терең үйрөнүү моделдерин жүктөй жана сынап көрүүгө болот.

Тесттердин толук сүрөттөлүшүн бул жерден тапса болот: http://ai-benchmark.com/tests.html

Эскертүү: Аппараттык тездетүү бардык мобилдик SoCтерде, анын ичинде Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, HiSilicon Kirin, Samsung Exynos жана UNISOC Tiger чипсеттерин камтыган, атайын NPU жана AI акселераторлору менен колдоого алынат. AI Benchmark v4 баштап, жөндөөлөрдөгү эски түзмөктөрдө GPU негизиндеги AI ылдамдатууну да иштетсе болот ("Тездетүү" -> "GPU ылдамдатууну иштетүү" / "Arm NN", OpenGL ES-3.0+ талап кылынат).

Эмне жаңылык

1. New tasks and models: Vision Transformer (ViT) architectures, Large Language Models (LLMs), Stable Diffusion network, etc.
2. Added tests checking the performance of quantized INT16 inference.
3. LiteRT (TFLite) runtime updated to version 2.17.
4. Updated Qualcomm QNN, MediaTek Neuron, TFLite NNAPI, GPU and Hexagon NN delegates.
5. Added Arm NN delegate for AI inference acceleration on Mali GPUs.
6. The total number of tests increased to 83.