MLPerf Mobile — це безкоштовний інструмент порівняльного аналізу з відкритим вихідним кодом, призначений для вимірювання продуктивності мобільних пристроїв, таких як смартфони та планшети, у різних завданнях штучного інтелекту (AI) і машинного навчання (ML). Перевірені робочі навантаження включають класифікацію зображень, розуміння мови, підвищення роздільної здатності та створення зображень на основі текстових підказок. Цей тест використовує апаратне прискорення ШІ на багатьох найновіших мобільних пристроях, щоб забезпечити найкращу продуктивність, де це можливо.
MLPerf Mobile створено та підтримується робочою групою MLPerf Mobile у MLCommons®, некомерційному інженерному консорціумі AI/ML, що складається з понад 125 членів, включаючи галузеві фірми та науковців з безлічі різних установ по всьому світу. MLCommons виробляє тести світового рівня для навчання штучного інтелекту та висновків для багатьох масштабів систем, від великих центрів обробки даних до крихітних вбудованих пристроїв.
Особливості MLPerf Mobile включають:
- Порівняльні тести в різних областях на основі найсучасніших моделей ШІ, зокрема:
- Класифікація зображень
- Виявлення об'єктів
- Сегментація зображення
- Розуміння мови
- Супер роздільна здатність
— Генерація зображення з текстових підказок
- Спеціально налаштоване прискорення штучного інтелекту на останніх мобільних пристроях і SoC.
— Широка підтримка пристроїв Android через резервне прискорення делегування TensorFlow Lite.
- Індивідуальні режими тестування для всіх: від звичайних користувачів, які бажають швидко оцінити продуктивність, до учасників MLCommons, які мають намір подати офіційні результати для публікації.
- Настроювані затримки охолодження між тестами, щоб уникнути теплового дроселювання та забезпечити точні результати.
- Додаткове хмарне сховище результатів, щоб ви могли зберігати та отримувати доступ до своїх попередніх результатів із кількох пристроїв в одному місці. (Ця функція безкоштовна, але вимагає реєстрації облікового запису.)
MLPerf Mobile зазвичай оновлюється кілька разів на рік із новими тестами та підтримкою прискорення в міру розвитку моделей ШІ та можливостей мобільного обладнання. Будь ласка, зверніть увагу, що деякі порівняльні тести можуть не підтримуватися, а тому можуть не відображатися як доступні для тестування на старіших пристроях.
Вихідний код і документація для програми MLPerf Mobile доступні на репозиторії MLCommons Github. Для підтримки користувачів або запитань, будь ласка, не соромтеся відкривати проблеми в репозиторії Github програми:
github.com/mlcommons/mobile_app_open
Якщо ви або ваша організація зацікавлені в тому, щоб стати членом MLCommons, будь ласка, зв’яжіться з participation@mlcommons.org для отримання додаткової інформації.