-  自從麒麟970率先加入NPU模塊后,手機處理器似乎又回到了當初核心數(shù)量大戰(zhàn)的時代,高通和蘋果紛紛在處理器中加入AI計算模塊,通過針對AI計算設計模塊,不斷提高處理器AI算力。那我們該如何衡量這些處理器的AI算力呢?我們不妨試試這些軟件。

-  不過說AI跑分之前,我們首先要搞清楚各大廠商所謂的AI核心到底有什么用,是干什么的。而要分析作用之前,我們需要先解釋清楚AI這個流行詞。

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手機上的AI到底是什么東西

-  所謂AI,其實就是指人工智能,如果將范圍縮小在硬件層面,就是指模擬人類大腦結(jié)構的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。說白了,就是模擬人的神經(jīng)結(jié)構和功能的數(shù)學模型或計算模型,通過大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進行計算。不同于傳統(tǒng)邏輯推理,基于大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計的人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有一定的判斷力,在語音識別和圖像識別上特別有優(yōu)勢。

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單層神經(jīng)元網(wǎng)絡

-  而目前手機真正能用到AI的功能也就集中在圖像識別這一領域,各大廠商新加入的各種拍照方面的算法優(yōu)化,也正是得益于手機圖像識別能力的提升。

-  所以,現(xiàn)在最能體現(xiàn)手機AI算力的跑分軟件,都使用了圖片處理來衡量處理器的AI算力,AI Benchmark就是其中的代表。

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AI Benchmark

-  這款軟件主要測試了手機使用神經(jīng)網(wǎng)絡識別和處理圖像的能力。并通過9個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡執(zhí)行不同的圖像識別任務,考察各大處理器的AI處理能力。

-  這9個不同神經(jīng)網(wǎng)絡分別針對不同的識別任務,其一是對象識別/分類,通過輸入不同的圖片進行訓練,AI能夠?qū)?shù)量龐大的圖片進行區(qū)分,在AIbenchmark中,它還使用了不同像素的分辨率來進行識別,以進行更精確和細小物體的檢測。

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對象識別測試

-  這一點與我們現(xiàn)在常見的“智慧識別”息息相關,雖然各大廠商都已經(jīng)推出了這項功能,但是在識別準確率上都有所差別,因此這一項在跑分中還是擁有一定的說服力。

-  此外,識別也分為物體識別與面部識別,在面部識別上,AI將會將面部圖像分解為不同的特征點,然后通過與庫里特征點進行比對,最終輸出最近似的結(jié)果。

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面部識別測試

-  在我們的手機上,除了圖片搜圖片這種多對多的識別方案,也包括多對一的面部識別解鎖方案。相比而言,面部識別方案需要比對的庫里數(shù)據(jù)處理量雖然少,但是在特征點采集上面,面部識別的神經(jīng)元網(wǎng)絡需要經(jīng)過更深次的細節(jié)訓練。

-  之前的AI應用在于識別-對比環(huán)節(jié),而這一步的AI則偏向圖像處理環(huán)節(jié)。例如在缺少光學變焦的手機上,如果你放大圖片的話,你會發(fā)現(xiàn)細節(jié)部分的噪點會十分突出,這是因為它細節(jié)部分全部都是由算法補充出來的。通過訓練,AI能夠?qū)θ鄙龠^渡部分周圍的像素進行識別,并且經(jīng)過計算后自動填充,使得畫面更加平滑自然。

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使用神經(jīng)網(wǎng)絡對圖像進行去模糊處理

-  而語義圖像分割則是圖像識別的進一步應用,也是立足在大量的圖像識別上,然后針對整個畫面識別的結(jié)果進行分類并加以標明。除此之外,AIbenchmark還測試了照片增強環(huán)節(jié),這一項功能比較常見,就是常說的拍照AI模式,能夠?qū)Ξ嬅鎴鼍斑M行識別以后按照預定的算法預設進行調(diào)整,比如說畫面集體提亮,藍天白云飽和度拉高等。

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分割圖像語義

-  前面說了這么多測試全部都是建立在圖像識別上,但是對于一般手機而言,大量的圖像計算會消耗大量的內(nèi)存,所以最后一個測試,也是對手機內(nèi)存大小的測試。

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內(nèi)存大小同樣會限制識別圖像大小

-  說了那么多,我們來看看目前市面上的處理器跑分成績到底如何。我們將AI Benchmark官方的跑分天梯圖奉上,大家也可以自己下載這個軟件,測測自己手機的AI性能究竟如何。

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AI跑分排行榜

-  需要說明的是,目前跑分的前三名都是開發(fā)平臺上測試的處理器。既然平臺不同,性能和手機內(nèi)部的同款處理器有差別也屬于正常。

-  同時這個跑分軟件也有很大的局限性,比如尚未支持iOS系統(tǒng)等問題,不過相信未來還會有更全面的AI評分標準。

-  畢竟目前的手機AI處理還處在“初級”水平,未來的路還很長,手機陣營三大芯片巨頭誰勝誰負還未可知也。

原標題:你的手機AI真的有用嗎 不服跑個分試試

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