大小:83.95M更新:2022-05-27 10:27
类别:手机工具系统:Android
包名:com.ludashi.aibench
aimark app是一款ai性能数据监测的软件,有鲁大师推出,享有最便捷智能的监测功能,设置有清晰的运行管理操作系统,实时数据分析以及智能安全监测提醒功能,保障客户端运行使用安全以及稳定操作,功能强大,操作简单,欢迎到当易网下载体验!
值此新春佳节、除旧迎新之计,鲁大师aimark迎来重大更新.
本次更新升级主要在测试算法的升级换代.随着手机ai的运用不断丰富,ai优化已经成为手机厂商重要打磨对象,与此同时,鲁大师aimark 2.0针对ai性能的评测算法更新升级,让ai跑分得以更加精确全面.
aimark让手机ai性能更直观
从麒麟970开始,手机soc就将ai模块安排上了.苹果a12、麒麟980、骁龙855均将ai作为重中之重.
以苹果a12为例,它是鲁大师2018年度ai芯片榜的冠军.首次采用了8核架构的"神经网络处理单元",运算的峰值达到5万亿次每秒,运行速度比a11提高了9倍.
中高端芯片的ai布局也来势汹汹,ai已经不再是旗舰的专属.骁龙710、骁龙670aie、骁龙660aie就是典型的中高端芯片,深受用户和手机厂商喜爱.
从"先拍照后对焦"到"3d面部建模捏脸",从"语音助手"到"智能识图",ai在手机上的应用已经越来越多.对于消费者来说,要想辨别市面上各色手机的ai性能,仅仅依靠使用体验来判断是远远不够的,而且目前很多ai运用都基于算法底层,很难直接感受到.这时候,让ai性能"有分可查"显得很重要.
作为行业内第ai性能跑分软件,aimark广受业内认可好评,已经成为评判ai性能的重要工具.现在,aimark 2.0进行重磅升级,用全新的体系和算法,对手机ai进行更加全面的评测.
aimark评测算法改进升级
鲁大师ai评测与arm,高通,海思、联发科、三星等ai核心soc产品供应商进行了测试与调整.在本次升级中,aimark 2.0评测算法发生了重大改变.
全新的aimark沿用成熟的 inception v3、resnet34神经网络模型,原本vgg16取消,新增ssd、deeplabv3+测试项.具体来说,全新aimark主要通过4个神经网络模型来全方位评测ai性能:
resnet 34(残差网络)
微软的残差网络(resnet)与传统的顺序网络架构(如alexnet、overfeat和vgg)不同,其加入了y=x层(恒等映射层),可以让网络在深度增加情况下却不退化.resnet架构已经成为一项有意义的模型,其可以通过使用残差模块和常规sgd来训练非常深的网络.
mobilenetssd
mobilenetssd算法是一种是一种流形的目标检测算法,使用mobilenetv2作为骨干网路时具有速度快,精度高的特点.这种模型目前在手机ai中有广泛的应用,如图像中的前景目标提取检测等.ssd直接反映在ai运用中对于目标的检测能力, 反应手机处理核心对groupconv等常用op的支持情况.
inception v3
inception v3是google开发的一个开源神经网络模型.keras库中的inception v3架构提出了对inception模块的更新,进一步提高了imagenet分类效果.用了inception之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大,能够带来2-3倍的性能提升
deeplabv3+
deeplabv3+是目前deeplab中最新的、执行效果最好的语义图像分割模型,用于细化分割结果,主要确定手机处理核心对atrousconv的支持情况,这类op在图像分割,语音处理等领域有广泛的使用.deeplabv3+加入评测体系之后,给图形图像的分割划分带来更全面的判断,通俗来讲,可以理解为ai"抠图"能力的判断.
需要注意的是,ai芯片是与cpu、gpu是一样单独并立的模组,因此cpu性能的高低,对ai芯片造成的影响有限.一个芯片的ai能力,取决于这个芯片有没有对ai模块进行优化,如果没有,即使cpu性能强悍,ai表现也会差强人意.
aimark分数体系提升
为了提供更具数据支撑和参考意义的ai评测,aimark将不断改善升级,适用发展潮流,让手机ai性能的强弱更直接、更精准的呈现在用户面前.
此外,由于升级更换了全新的算法,体量变大,aimark 2.0 的评测分数体系也相应发生了改变.旧版的ai性能跑分普遍在1000-2000分,已经不能做为评判标准.在全新的aimark 2.0 中,旗舰机型的ai性能跑分普遍在10000-20000分.
aimark 2.0 新上线不久,测试数据还未达到榜单基数标准,当前排行榜不稳定,后面将会推出基于数据的全新ai性能榜单,想知道你的手机ai性能有多少分?升级或直接下载最新版aimark就能体验!
ai评测使用目前较为常用的三种神经网络inception v3、resnet34、vgg16的特定算法,机器识别图片内容,按照概率高低输出可能的结果列表。
最终,通过识别效率来判断手机ai性能,进而给出行测试评分。
只需下载软件,即可知道手机的ai性能
resnet 34(残差网络)
微软的残差网络(resnet)与传统的顺序网络架构(如alexnet、overfeat和vgg)不同,其加入了y=x层(恒等映射层),可以让网络在深度增加情况下却不退化。resnet架构已经成为一项有意义的模型,其可以通过使用残差模块和常规sgd来训练非常深的网络。鲁大师ai测试设置了34层的深度。
inception v3
inception v3是google开发的一个开源神经网络模型。这种架构先前叫googlenet,现在简单地被称为inception vn,keras库中的inception v3架构提出了对inception模块的更新,进一步提高了imagenet分类效果。用了inception之后整个网络结构的宽度和深度都可扩大,能够带来2-3倍的性能提升
vgg16
vggnet由牛津大学的视觉几何组(visual geometry group)提出,vgg模型结构简单有效, 前几层仅使用3×3卷积核来增加网络深度,增加网络深度可以有效提升模型的效果。比较起alexnet, vgg对图片有更精确的估值以及更省空间,而且vggnet对其他数据集具有很好的泛化能力。
一、inception v3、resnet34、vgg16三种网络,各自完成同样的100张标准图片识别任务,获取概率值top5的答案,获取答案以及完成测试的时间。
二、完成测试答案正确率越高,得分越高
三、完成测试速度越快,得分越高
四、测试获取答案正确率与时间成绩相互关联,正确率过低,最终成绩会相对降低。即速度再快,准确率不足得分会大幅下降。完成测试又快又准即为“clever ai”。
需要注意的是,ai测试与cpu、gpu性能关系不大,在测试手机dsp智能模组当中的ai处理器。手机得分高低取决于该芯片中的ai模块能力。因此有可能发生搭载骁龙845的手机的ai性能测试与骁龙660aie的手机相近的情况。这两颗处理器本来的区别在于cpu和gpu的逻辑性能,ai测试受到dsp性能影响,传统的跑分在这里并不能说明谁更“聪明”。需要soc厂商的ai算法支持来提升成绩。
不同于此前将ai性能评测作为一个子项目,本次鲁大师发布的aimark是一更加专业和具有针对性的ai评测软件。由于使用了全新的体系,aimark与之前发布的ai性能评测没有可比性,分数并没有任何的关联,不能进行横向对比。
v3.1
- AI评测3.0大版本更新,全新视觉!
- 全新评测模型,评测更全面更准确!
- 更新评测分数计算规则,全新分数体系!
- 新增高通SM8450芯片支持
v2.17
-新增高通SM7325芯片支持
v2.15
1. 支持高通骁龙888芯片
2. 支持麒麟9000芯片
包名:com.ludashi.aibench
MD5:DFE4D2C975A1D06D1731C0D678CC473F
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