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「CNMO」手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么CNMO2020-07-09 08:18:210阅( 二 )


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图8/17第五代Qualcomm人工智能引擎AI Engine
同时 ， 我们还可以看到 ， 尽管Pixel 4 XL和Galaxy Note 10都搭载骁龙855移动平台 ， 但由于采用了不同的软件配置和人工神经网络应用支持 ， 两款机型的表现有很大差异 。
AITuTu
AITuTu也是目前市面上为智能手机进行AI跑分时常用的APP ， 它也是采用了面向图像分类的Inception-v3神经网络以及面向目标检测的MobileNet-SSD来进行测试 。 评分标准上 ， 基于终端处理数据的速度以及准确性来衡量综合分值 。
【「CNMO」手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么CNMO2020-07-09 08:18:210阅】同样的几组跑分如下：
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图9/17「CNMO」手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么CNMO2020-07-09 08:18:210阅
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图10/17「CNMO」手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么CNMO2020-07-09 08:18:210阅
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图11/17在AITuTu的跑分结果上看 ， 采用高通骁龙移动平台的终端设备依旧领先 。
苏黎世AI跑分应用（ETH AI Benchmark）
苏黎世AI跑分也是如今经常被厂商所提及的第三方AI跑分机构 ， 相比此前的两款跑分APP ， 苏黎世的AI Benchmark评估的是一些关键的AI和计算机视觉算法的速度、准确率和内存要求 。 测试方案包括图像分类与人脸识别方法、用于图像超分辨率和图像增强的人工神经网络、玩Atari游戏和进行背景虚化模拟的AI模型以及自动驾驶系统中所用的算法 。 算法结果能够以可视化图形的方式呈现 ， 进而了解其在不同AI领域的最新表现 。
这里通过两个ETH AI Benchmark的版本（v3、v4）测试成绩来分析：
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图12/17「CNMO」手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么CNMO2020-07-09 08:18:210阅
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图13/17首先是比较早版本的ETH AI Benchmark v3 ， 可以看到 ， 得分的情况似乎不太平衡 。 从最终得分的确定过程可以看到 ， v3版本的跑分尤其重视浮点（FP）运算的性能 ， 让浮点运算的权重很高 。 因此 ， 包含针对浮点运算单独优化的专用AI处理器的麒麟990得分遥遥领先 。
接下来是ETH AI Benchmark v4的测试结果：
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图14/17「CNMO」手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么CNMO2020-07-09 08:18:210阅
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图15/17从v4的测试结果不难看出 ， 在这个版本的评分过程中 ， 降低了浮点运算的权重 ， 因此 ， 麒麟990胜出的分值相比v3版本来说 ， 大幅降低 ， 但由于v4版本依然让FP16浮点运算保持了很高的权重 ， 因此AI Benchmark的此次版本更新并未影响原有趋势 ， 对于这点 ， 我们在下图拆解的AI Benchmark的细项测试中可以更明显地看出端倪 。
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图16/17其中的Avg 。Init Times （ms） ， 也就是“平均初始化时间”的数值越低越好
由于第五代Qualcomm人工智能引擎AI Engine更重视INT8定点模式 ， 因此搭载骁龙865移动平台的三星最新机型在INT8性能上更好 ， 准确度也更高 ， 并且能够获得INT8带来的省电优势 。
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图17/17此外 ， 还需要注意的是 ， 如上图所示 ， 苏黎世AI跑分还有一个问题在于 ， 其采用的是Android NN API（安卓平台基础SDK） 。 但实际上 ， 使用骁龙SDK的厂商比例为94% ， 使用Android NN API的比例小于1% 。 而苏黎世跑分由于不支持骁龙SDK ， 导致在测试中并不能发挥出骁龙平台的全部AI性能 。 而在AIMark和AITutu上则由于能够支持骁龙SDK让该平台的AI性能得到了更好的发挥 。
看过了这些测试 ， 究竟反映出了什么呢？笔者进行了一个简单的总结：
一、是否支持特定SDK会对AI跑分结果造成影响
SDK是什么？其中文译名是“软件开发工具包” ， 一般来说 ， 是AI硬件供应商提供给软件开发者、以方便其在软件端实现AI功能的开发者工具 。 例如 ， 高通有名为SNPE的SDK、联发科技有NeuroPilot、海思有HiAI等等 。 从上面的AI跑分表现可以看到 ， 当软件基于某家厂商的SDK进行测试时 ， 优势还是非常明显的！而这种优势并不是“作弊” ， 而是通过软件的兼容性优化将硬件的AI性能发挥到极致 ， 毕竟AI是通过软件与硬件的结合实现 。 因此 ， 似乎目前市面上的AI跑分的做法都过于极端 ， 对于厂商SDK的支持情况不同导致它们走向了不同的结果 ， 这样得到的分数 ， 很难让用户一目了然地了解智能手机的AI性能 。
二、对INT8与FP16运算的支持
在苏黎世AI跑分的单项得分中我们可以看到 ， 麒麟990与骁龙865分别针对不同的数据格式进行了适配优化 。 高通更重视INT8 ， 华为则选择了FP16 。 其实 ， 这两种在AI计算深度学习模型中常见的数据格式并没有优劣、好坏之分 。 只是在手机端的AI应用中 ， 往往要根据实际使用场景进行综合考量的选择 。 在现实场景下 ， 目前大多数智能手机应用采用的是INT8 ， 因其总体上能效更高 ， 并且采用INT8的AI模型效率和精度也在不断提升 。 相比之下 ， 目前FP16可以带来较高的精度 ， 但实际上绝大多数消费者应用并不需要 ， 并且其也会带来成倍增长的能耗；显然 ， INT8对于智能手机似乎要更合适一些 。


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