機器學習（ML）和人工智能（AI）是當前科技領(lǐng)域最熱門的話題，這兩項技術(shù)都在通過對于底層的優(yōu)化改良進而影響人們的生活，而下一次工業(yè)革命很有可能由人工智能點燃。而普通大眾對于AI的認識源于智能手機中內(nèi)置的AI引擎。特別是我們已經(jīng)見識過了AI引擎在使用手機過程中帶來的提升，如：AI一鍵換天、AI提升語音轉(zhuǎn)文字效率。

當手機AI性能發(fā)展到切實能夠影響使用體驗的時候，AI也成了衡量手機芯片性能的一部分，AI跑分軟件應運而生。用戶必然會好奇AI跑分軟件如何實現(xiàn)對于手機AI性能的衡量？今天我們就來解釋什么是AI、AI跑分軟件是如何評判手機AI性能的。

01 手機上的AI到底是什么？

所謂AI，指的是人工智能，如果將范圍縮小到硬件層面，就是指模擬人類大腦結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。說白了，就是模擬人的神經(jīng)結(jié)構(gòu)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（數(shù)學函數(shù)）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。

單層神經(jīng)元網(wǎng)絡

人工神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的數(shù)據(jù)訓練，它在識別圖片的訓練過程中會根據(jù)一些特征來記憶并識別物體。如人工神經(jīng)網(wǎng)絡會因為形狀、顏色等特征來識別圖片中的人臉、貓咪或者建筑。這有些類似人類在幼年時期，根據(jù)動物的特征來做出“這不是馬，是鹿”的判斷。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡最有價值的地方是通過對于數(shù)據(jù)的歸類和分割，從而“推理”出智能化結(jié)果。AI“推理”是人類向整套AI系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)并“訓練”AI以后的結(jié)果。用戶端最終呈現(xiàn)的AI是經(jīng)過訓練后的AI“推理”后的結(jié)果。同理，智能手機中的AI引擎最主要的作用是AI“推理”，進而為用戶提供定制化的使用效果。

需要注意的是，AI運算與傳統(tǒng)運算的區(qū)別在于，傳統(tǒng)運算是需要按照人為算法得到最終的函數(shù)結(jié)果，AI運算的過程更為開放，會根據(jù)用戶輸入的數(shù)據(jù)信息依靠人工神經(jīng)元對數(shù)據(jù)信息進行識別判斷。因此，手機AI的評判更為復雜、繁瑣。

02 手機AI跑分軟件的測試標準是什么？

為了讓用戶對手機AI性能有更清晰準確的認識，目前市面上已經(jīng)出現(xiàn)了一些AI跑分軟件，來幫助用戶認識到不同機型的AI性能差異。

目前主流AI跑分軟件主要衡量的是面向移動端圖像分類的ResNet-34和Inception-V3、面向單一目標檢測和移動視覺的Mobilenet-SSD，以及面向圖像語義分割的Google DeepLab-v3等。

ResNet-34主要用來測試手機AI識別圖片的概率高低與用時，來判斷手機AI的性能。Inception-V3也是類似的評分機制。這兩項是綜合評判手機基本的AI性能。剩下的兩項則是考察手機單項AI性能指標。

Mobilenet-SSD

Mobilenet-SSD是一種目標檢測算法。特點是速度快、精度高，“目標檢測”的意義就是讓AI尋找圖像中的物體，并指出他們在圖像中的位置與種類，這種算法拍攝一次可檢測圖像中的多個對象。

Google DeepLab-V3+

Google DeepLab-V3+原理示意圖

Google DeepLab-V3+是谷歌開源語義分割模型，它可以實現(xiàn)對于物體的建模。簡單來說，這一項是檢測手機AI的圖像處理能力。

總結(jié)來說，ResNet-34和Inception-V3是考察手機芯片的基礎(chǔ)AI能力，Mobilenet-SSD是讓AI尋找圖像中物體的位置與種類，Google DeepLab-V3+則是考驗手機AI的“摳圖”能力。

03 市面主流AI軟件成績該如何理解？

手機上的AI測試軟件在建立測試標準后需要做兩件事：其一，適配智能手機所在芯片平臺的SDK（軟件開發(fā)工具包）；其二，支持AI計算深度學習模型中的兩種常用數(shù)據(jù)格式INT8和FP16的運算。這里提及了相對專業(yè)的名詞，我們先來解釋下做這兩項的含義。

適配智能手機所在芯片平臺的SDK

SDK是“Software Development Kit”的縮寫，中文譯為“軟件開發(fā)工具包”，SDK是AI提供商為了開發(fā)者更方便實現(xiàn)AI功能而準備的開發(fā)者工具。AI測試軟件支持AI SDK的意義在于更便捷、更準確測得實際的AI性能。

高通的AI SDK命名為SNPE

其中，高通的SDK命名為SNPE、聯(lián)發(fā)科的SDK命名為NeuroPilot、海思的SDK命名為HiAI.。..。.AI測試軟件支持的SDK越多，越容易建立統(tǒng)一的AI測試基準。

支持INT8和FP16的運算

INT8和FP16是AI計算深度學習模型中的兩種常用數(shù)據(jù)格式。

INT8指的是8bits表示的數(shù)字，代表的是整數(shù)運算。INT8運算優(yōu)勢在于計算速度快，可以通過減少計算與內(nèi)存帶寬來提升能耗，可以讓手機在AI運算中更為省電，缺點是計算精度略差。FP16指的是16 bits表示的數(shù)字，代表的是浮點運算。FP16運算的優(yōu)勢在于更高的計算精度，缺點是對于手機電量要求高、硬件需求高、多數(shù)消費類應用使用不到該級別精度。

INT8和FP16沒有完全的優(yōu)劣之分，手機端的AI往往會根據(jù)實際場景的不同來綜合考慮選擇。雖然FP16能提供比較高的精度，但其能效比略差，不適合在手機這種電池容量有限的設(shè)備上運行。而INT8不僅具備能效的優(yōu)勢，其運算的效率和精度也在不斷提升。

了解這些后我們再來盤點下市面主流的AI測試軟件：AIMark（魯大師開發(fā)）、AITuTu（安兔兔開發(fā)）和ETH AI Benchmark（即蘇黎世AI跑分應用）。

AIMark

AIMark

AIMark的開發(fā)商為魯大師，測試手機芯片AI性能的基準分為ResNet-34、Inception-V3、Mobilenet-SSD和DeepLab-V3+四大類模型。其中AIMark的分值取決于手機AI處理數(shù)據(jù)集和執(zhí)行特定目標識別的效率。

開發(fā)商魯大師表示AIMark與ARM、高通，海思、聯(lián)發(fā)科、三星等AI核心SoC產(chǎn)品供應商進行了測試與調(diào)整，實現(xiàn)了對于主流手機AI SDK的支持。同時，魯大師根據(jù)實際消費端的AI使用現(xiàn)狀，將可以滿足主流消費應用INT8運算權(quán)重占比略高。

上圖是AIMark測試中熱門手機芯片AI性能匯總。其中三星Galaxy S20 Pro和一加8的AI跑分遠超其他終端，這得益于兩款手機采用的驍龍865內(nèi)置了比前代平臺更強大的第五代高通人工智能引擎AI Engine。我們來具體看下驍龍865的AI算力來源。

驍龍865的AI算力來源于第五代Qualcomm人工智能引擎AI Engine。第五代AI引擎則由Kryo 585 CPU+Adreno 650 GPU+Hexagon 698張量加速器構(gòu)成，每一部分都有各自的運算專長，系統(tǒng)會根據(jù)實際負載將需求分配到CPU、GPU和張量加速器上。高通第五代AI Engine的AI算力達到了15 TOPS，保證高性能與低功耗兼?zhèn)洌瑵M足移動端的使用需求。

高通第五代AI Engine所提供的15 TOPS的算力與AIMark的實際跑分相符，也證明了高通AI算力提升所言非虛。

此外，在AIMark中我們不難發(fā)現(xiàn)一個非常有趣的結(jié)果：同樣采用驍龍855平臺的三星Galaxy Note10的AI跑分要遠高于Pixel 4 XL。這是因為兩款手機在實現(xiàn)AI能力上采用了不同的SDK，Pixel 4 XL實現(xiàn)AI算力的方式是接入谷歌為安卓系統(tǒng)準備的Android神經(jīng)網(wǎng)絡API（Android NN API），軟件的不同最終導致了兩款手機實際AI性能上的差異。

而是否搭配高通的AI SDK所帶來的差距，在高通865上的第五代AI引擎上體現(xiàn)得會更加明顯，這是因為高通為其第五代AI引擎進行了定制優(yōu)化。專為第五代AI引擎準備的SDK可以讓AI應用開發(fā)者快速簡單地調(diào)用高通第五代AI引擎的最大性能。

此外，高通還為第五代AI引擎準備了一種深度學習帶寬壓縮的技術(shù)，將數(shù)據(jù)量壓縮一半，降低了運算能耗。針對處理AI任務時消耗電能的問題，高通開發(fā)了一項全新的技術(shù)——深度學習帶寬壓縮。這還是一項完全無損的壓縮技術(shù)，被壓縮的所有數(shù)據(jù)精度不會有任何損失。

同時，采用高通865的手機往往會使用最新的LPDDR5高帶寬內(nèi)存相互配合，因此采用驍龍865的手機登頂AIMark也是情理之中。

AITuTu

AITuTu的開發(fā)商是安兔兔。AITuTu測試手機芯片AI性能的基準測試為Inception-V3和Mobilenet-SSD。同時開發(fā)商安兔兔表示，AITuTu通過各廠商提供的SDK將原始神經(jīng)網(wǎng)絡轉(zhuǎn)化為廠商所支持的神經(jīng)網(wǎng)絡，再通過圖片分類、對象識別測試項對處理器AI性能做評定。

AITuTu

AITuTu實現(xiàn)了對于主流手機芯片平臺如高通、聯(lián)發(fā)科、海思、三星的SDK支持，測試標準較為統(tǒng)一。同時，AITuTu的AI測試中INT8運算權(quán)重略高。

AITuTu的測試結(jié)果顯示，搭載驍龍865的設(shè)備在AI性能上遙遙領(lǐng)先。

ETH AI Benchmark

ETH AI Benchmark，即蘇黎世AI跑分應用。目前蘇黎世AI跑分應用有v3和v4兩個版本，這兩個版本的跑分會有些許差異。ETH AI Benchmark這款軟件對于手機AI性能的測試包括對象識別、人臉識別、圖像去模糊等9大測試項，根據(jù)手機AI識別的速度、準確率和內(nèi)存要求，最終得出一個體現(xiàn)手機AI性能的分數(shù)。

ETH AI Benchmark

需要注意的是，ETH AI Benchmark和上述兩個平臺測試有差異。首先是ETH AI Benchmark不支持手機芯片平臺的AI SDK，ETH AI Benchmark支持的是谷歌為安卓準備的TensorFlow Lite（TFLite）和Android神經(jīng)網(wǎng)絡API（Android NN API）兩套接口。這會影響到實際的AI測試結(jié)果。

這是因為Android神經(jīng)網(wǎng)絡API（Android NN API）在使用驍龍芯片的廠商中使用率很低。有數(shù)據(jù)顯示，高通平臺中使用高通SDK的比例高達94%，而使用Android神經(jīng)網(wǎng)絡API的比例約為1%。ETH AI Benchmark不支持芯片廠商SDK意味著芯片平臺難以發(fā)揮全部的AI性能，最終結(jié)果和使用結(jié)果存在偏差。

ETH AI Benchmark v3測試權(quán)重，F(xiàn)P16最高

另外，ETH AI Benchmark的FP16運算加權(quán)更高，占到了48%，INT8代表的整數(shù)運算占比為24%，這也會影響到最終AI測試分數(shù)。我們首先看下ETH AI Benchmark v3版的數(shù)據(jù)。

ETH AI Benchmark v3測試數(shù)據(jù)

ETH AI Benchmark v3的測試情況與AIMark和AITuTu不同：麒麟990 5G領(lǐng)先于驍龍865。這是因為而麒麟990 5G在AI浮點運算方面有專屬的AI處理器，因此分數(shù)排名有所不同。

我們再來看下ETH AI Benchmark v4版的測試數(shù)據(jù)：其結(jié)果與v3版有所不同，麒麟990 5G的領(lǐng)先幅度較小。

表格中數(shù)字為平均初始化時間（單位為毫秒），數(shù)值越低越好

三款主流的AI測試軟件的測試結(jié)果來看，高通865內(nèi)置的第五代AI引擎在INT8代表的整數(shù)運算方面有優(yōu)勢，并通過INT8 AI精度帶來包括語音轉(zhuǎn)文字、語音助手等推薦引擎、相機圖像識別與處理等優(yōu)質(zhì)的體驗。

04 總結(jié)

手機AI性能的發(fā)展非常迅速，而如何確立評判手機AI性能的基準也成了很難的事情，不過當前主流的三款AI測試軟件在一定程度上給我們以啟發(fā)。AIMark和AITuTu的測試結(jié)果取決于INT8性能，而ETH AI Benchmark看中FP16性能。INT8和FP16并無優(yōu)劣之分，但INT8運算因為具備更好的能效比，且INT8的AI模型效率和精度也在不斷提升，因此更適合移動端使用。
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