AI Benchmark

Điện thoại của bạn đã sẵn sàng cho AI chưa? Chạy Điểm chuẩn AI để kiểm tra hiệu suất của nó!

Tạo hình ảnh thần kinh, Nhận dạng khuôn mặt, Phân loại hình ảnh, Trả lời câu hỏi...

Điện thoại thông minh của bạn có khả năng chạy Mạng thần kinh sâu mới nhất để thực hiện những nhiệm vụ này và nhiều tác vụ dựa trên AI khác không? Nó có chip AI chuyên dụng không? Liệu nó có đủ nhanh không? Chạy AI Benchmark để đánh giá hiệu suất AI một cách chuyên nghiệp!

Xếp hạng điện thoại hiện tại: http://ai-benchmark.com/ranking

Điểm chuẩn AI đo lường các yêu cầu về tốc độ, độ chính xác, mức tiêu thụ điện năng và bộ nhớ cho một số mô hình AI, Thị giác máy tính và NLP chính. Trong số các giải pháp được thử nghiệm có phương pháp Phân loại hình ảnh và Nhận dạng khuôn mặt, mô hình AI thực hiện tạo hình ảnh và văn bản thần kinh, mạng thần kinh được sử dụng cho Siêu phân giải hình ảnh/video và Cải thiện hình ảnh, cũng như các giải pháp AI được sử dụng trong hệ thống lái xe tự động và điện thoại thông minh cho thực tế- Ước tính độ sâu thời gian và phân đoạn hình ảnh ngữ nghĩa. Việc trực quan hóa kết quả đầu ra của thuật toán cho phép đánh giá kết quả bằng đồ họa và tìm hiểu công nghệ tiên tiến hiện tại trong các lĩnh vực AI khác nhau.

Tổng cộng, AI Benchmark bao gồm 83 bài kiểm tra và 30 phần được liệt kê bên dưới:

Phần 1. Phân loại, MobileNet-V3

Phần 2. Phân loại, Inception-V3

Mục 3. Nhận diện khuôn mặt, biến áp Swin

Mục 4. Phân loại, EfficiencyNet-B4

Mục 5. Phân loại, MobileViT-V2

Phần 6/7. Thực thi mô hình song song, 8 x Inception-V3

Phần 8. Theo dõi đối tượng, YOLO-V8

Mục 9. Nhận dạng ký tự quang học, ViT Transformer

Phần 10. Phân đoạn ngữ nghĩa, DeepLabV3+

Phần 11. Phân đoạn song song, 2 x DeepLabV3+

Phần 12. Phân đoạn theo ngữ nghĩa, Phân đoạn bất cứ thứ gì

Mục 13. Khử mờ ảnh, IMDN

Mục 14. Hình ảnh siêu phân giải, ESRGAN

Mục 15. Hình ảnh siêu phân giải, SRGAN

Phần 16. Khử nhiễu ảnh, U-Net

Mục 17. Ước tính độ sâu, MV3-Depth

Phần 18. Ước tính độ sâu, MiDaS 3.1

Mục 19/20. Cải thiện hình ảnh, DPED

Mục 21. Học Camera ISP, MicroISP

Phần 22. Kết xuất hiệu ứng Bo mạch, PyNET-V2 Mobile

Mục 23. Video FullHD độ phân giải siêu cao, XLSR

Mục 24/25. Video 4K siêu phân giải, VideoSR

Mục 26. Trả lời câu hỏi, MobileBERT

Phần 27. Tạo văn bản thần kinh, Llama2

Mục 28. Tạo văn bản thần kinh, GPT2

Mục 29. Tạo hình ảnh thần kinh, khuếch tán ổn định V1.5

Phần 30. Giới hạn bộ nhớ, ResNet

Ngoài ra, người ta có thể tải và kiểm tra các mô hình học sâu TensorFlow Lite của riêng mình ở Chế độ CHUYÊN NGHIỆP.

Bạn có thể tìm thấy mô tả chi tiết về các bài kiểm tra tại đây: http://ai-benchmark.com/tests.html

Lưu ý: Khả năng tăng tốc phần cứng được hỗ trợ trên tất cả các SoC di động có NPU chuyên dụng và bộ tăng tốc AI, bao gồm Qualcomm Snapdragon, MediaTek Dimensity / Helio, Google Tensor, HiSilicon Kiri, Samsung Exynos và chipset UNISOC Tiger. Bắt đầu từ AI Benchmark v4, người ta cũng có thể kích hoạt khả năng tăng tốc AI dựa trên GPU trên các thiết bị cũ hơn trong cài đặt ("Tăng tốc" -> "Bật tăng tốc GPU" / "Arm NN", bắt buộc phải có OpenGL ES-3.0+).