AI Benchmark

ニューラル画像生成、顔認識、画像分類、質問応答...

あなたのスマートフォンは、最新のディープ ニューラル ネットワークを実行して、これらのタスクや他の多くの AI ベースのタスクを実行できますか?専用のAIチップは搭載されていますか？十分速いですか? AI ベンチマークを実行して、AI パフォーマンスを専門的に評価してください。

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AI ベンチマークは、いくつかの主要な AI、コンピューター ビジョン、NLP モデルの速度、精度、消費電力、メモリ要件を測定します。テストされたソリューションには、画像分類と顔認識手法、ニューラル画像とテキスト生成を実行する AI モデル、画像/ビデオの超解像度と写真の強化に使用されるニューラル ネットワーク、自動運転システムやスマートフォンで実際に使用される AI ソリューションが含まれます。時間深度推定とセマンティック画像セグメンテーション。アルゴリズムの出力を視覚化することで、結果をグラフィカルに評価し、さまざまな AI 分野の最新技術を知ることができます。

合計で、AI ベンチマークは、以下に示す 83 のテストと 30 のセクションで構成されます。

セクション 1. 分類、MobileNet-V3

セクション 2. 分類、インセプション V3

セクション 3. 顔認識、Swin Transformer

セクション 4. 分類、EfficientNet-B4

セクション 5. 分類、MobileViT-V2

セクション6/7。モデルの並列実行、8 x Inception-V3

セクション 8. オブジェクト追跡、YOLO-V8

セクション 9. 光学式文字認識、ViT Transformer

セクション 10. セマンティック セグメンテーション、DeepLabV3+

セクション 11. 並列セグメンテーション、2 x DeepLabV3+

セクション 12. セマンティック セグメンテーション、何でもセグメント化

セクション 13. 写真のブレ除去、IMDN

セクション 14. 画像超解像度、ESRGAN

セクション 15. 画像超解像度、SRGAN

セクション 16. 画像のノイズ除去、U-Net

セクション 17. 深度推定、MV3-Depth

セクション 18. 深さの推定、MiDaS 3.1

セクション19/20。画像強調、DPED

セクション 21. 学習型カメラ ISP、MicroISP

セクション 22. ボケ効果のレンダリング、PyNET-V2 モバイル

セクション 23. FullHD ビデオ超解像度、XLSR

セクション24/25。 4Kビデオ超解像度、VideoSR

セクション 26. 質問応答、MobileBERT

セクション27. ニューラルテキスト生成、Llama2

セクション 28. ニューラル テキスト生成、GPT2

セクション 29. ニューラル画像生成、安定拡散 V1.5

セクション 30. メモリ制限、ResNet

それに加えて、PRO モードで独自の TensorFlow Lite 深層学習モデルをロードしてテストすることができます。

テストの詳細な説明は、http://ai-benchmark.com/tests.html でご覧いただけます。

注: ハードウェア アクセラレーションは、Qualcomm Snapdragon、MediaTek Dimensity / Helio、Google Tensor、HiSilicon Kirin、Samsung Exynos、UNISOC Tiger チップセットを含む、専用 NPU および AI アクセラレータを備えたすべてのモバイル SoC でサポートされています。 AI Benchmark v4 以降、設定で古いデバイスで GPU ベースの AI アクセラレーションを有効にすることもできます (「アクセラレート」 -> 「GPU アクセラレーションを有効にする」/「Arm NN」、OpenGL ES-3.0+ が必要です)。