自從麒麟970率先加入NPU模塊后,手機(jī)處理器似乎又回到了當(dāng)初核心數(shù)量大戰(zhàn)的時(shí)代,高通和蘋果紛紛在處理器中加入AI計(jì)算模塊,通過(guò)針對(duì)AI計(jì)算設(shè)計(jì)模塊,不斷提高處理器AI算力。那我們?cè)撊绾魏饬窟@些處理器的AI算力呢?我們不妨試試這些軟件。
不過(guò)說(shuō)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(gè)流行詞。
華為Mate 20 Pro(8GB RAM/全網(wǎng)通)電商報(bào)價(jià)京東商城 ¥6299天貓商城 ¥5699ZOL商城 ¥6300手機(jī)上的AI到底是什么東西
所謂AI,其實(shí)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(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。說(shuō)白了,就是模擬人的神經(jīng)結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型,通過(guò)大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。不同于傳統(tǒng)邏輯推理,基于大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一定的判斷力,在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別上特別有優(yōu)勢(shì)。
單層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
而目前手機(jī)真正能用到AI(也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的功能也就集中在圖像識(shí)別這一領(lǐng)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(jī)圖像識(shí)別能力的提升。
所以,現(xiàn)在最能體現(xiàn)手機(jī)AI算力的跑分軟件,都使用了圖片處理來(lái)衡量處理器的AI算力,AI Benchmark就是其中的代表。
AI Benchmark
這款軟件主要測(cè)試了手機(jī)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別和處理圖像的能力。并通過(guò)9個(gè)獨(dú)立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行不同的圖像識(shí)別任務(wù),考察各大處理器的AI處理能力。
這9個(gè)不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別針對(duì)不同的識(shí)別任務(wù),其一是對(duì)象識(shí)別/分類,通過(guò)輸入不同的圖片進(jìn)行訓(xùn)練,AI能夠?qū)?shù)量龐大的圖片進(jìn)行區(qū)分,在AIbenchmark中,它還使用了不同像素的分辨率來(lái)進(jìn)行識(shí)別,以進(jìn)行更精確和細(xì)小物體的檢測(cè)。
對(duì)象識(shí)別測(cè)試
這一點(diǎn)與我們現(xiàn)在常見(jiàn)的“智慧識(shí)別”息息相關(guān),雖然各大廠商都已經(jīng)推出了這項(xiàng)功能,但是在識(shí)別準(zhǔn)確率上都有所差別,因此這一項(xiàng)在跑分中還是擁有一定的說(shuō)服力。
此外,識(shí)別也分為物體識(shí)別與面部識(shí)別,在面部識(shí)別上,AI將會(huì)將面部圖像分解為不同的特征點(diǎn),然后通過(guò)與庫(kù)里特征點(diǎn)進(jìn)行比對(duì),最終輸出最近似的結(jié)果。
面部識(shí)別測(cè)試
在我們的手機(jī)上,除了圖片搜圖片這種多對(duì)多的識(shí)別方案,也包括多對(duì)一的面部識(shí)別解鎖方案。相比而言,面部識(shí)別方案需要比對(duì)的庫(kù)里數(shù)據(jù)處理量雖然少,但是在特征點(diǎn)采集上面,面部識(shí)別的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)需要經(jīng)過(guò)更深次的細(xì)節(jié)訓(xùn)練。
之前的AI應(yīng)用在于識(shí)別-對(duì)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(xué)變焦的手機(jī)上,如果你放大圖片的話,你會(huì)發(fā)現(xiàn)細(xì)節(jié)部分的噪點(diǎn)會(huì)十分突出,這是因?yàn)樗?xì)節(jié)部分全部都是由算法補(bǔ)充出來(lái)的。通過(guò)訓(xùn)練,AI能夠?qū)θ鄙龠^(guò)渡部分周圍的像素進(jìn)行識(shí)別,并且經(jīng)過(guò)計(jì)算后自動(dòng)填充,使得畫(huà)面更加平滑自然。
使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像進(jìn)行去模糊處理
而語(yǔ)義圖像分割則是圖像識(shí)別的進(jìn)一步應(yīng)用,也是立足在大量的圖像識(shí)別上,然后針對(duì)整個(gè)畫(huà)面識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行分類并加以標(biāo)明。除此之外,AIbenchmark還測(cè)試了照片增強(qiáng)環(huán)節(jié),這一項(xiàng)功能比較常見(jiàn),就是常說(shuō)的拍照AI模式,能夠?qū)Ξ?huà)面場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別以后按照預(yù)定的算法預(yù)設(shè)進(jìn)行調(diào)整,比如說(shuō)畫(huà)面集體提亮,藍(lán)天白云飽和度拉高等。
分割圖像語(yǔ)義
前面說(shuō)了這么多測(cè)試全部都是建立在圖像識(shí)別上,但是對(duì)于一般手機(jī)而言,大量的圖像計(jì)算會(huì)消耗大量的內(nèi)存,所以最后一個(gè)測(cè)試,也是對(duì)手機(jī)內(nèi)存大小的測(cè)試。
內(nèi)存大小同樣會(huì)限制識(shí)別圖像大小
說(shuō)了那么多,我們來(lái)看看目前市面上的處理器跑分成績(jī)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(gè)軟件(搜索AI Benchmark即可),測(cè)測(cè)自己手機(jī)的AI性能究竟如何。
AI跑分排行榜
需要說(shuō)明的是,目前跑分的前三名都是開(kāi)發(fā)平臺(tái)上測(cè)試的處理器。既然平臺(tái)不同,性能和手機(jī)內(nèi)部的同款處理器有差別也屬于正常。
同時(shí)這個(gè)跑分軟件也有很大的局限性,比如尚未支持iOS系統(tǒng)等問(wèn)題,不過(guò)相信未來(lái)還會(huì)有更全面的AI評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。
畢竟目前的手機(jī)AI處理還處在“初級(jí)”水平,未來(lái)的路還很長(zhǎng),手機(jī)陣營(yíng)三大芯片巨頭誰(shuí)勝誰(shuí)負(fù)還未可知也。