淺談AI跑分機(jī)制，蘇黎世ETHZ測試軟件解讀

智能手機(jī)技術(shù)正迎來摩爾定律的發(fā)展瓶頸，移動處理器的性能增長越來越慢，但用戶對計算能力的需求增速卻并未減緩，甚至在人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等興起后，對計算能力、計算功耗和計算成本反而有了新的要求。目前單純的CPU或GPU性能已經(jīng)無法滿足新型運算的需求，而隨著移動AI時代的到來，AI芯片也成為突破摩爾定律的希望，但AI芯片的性能有多強(qiáng)，目前的評判標(biāo)準(zhǔn)也大不相同。

以往說到對一款芯片的性能評判，最簡單粗暴的方式就是借助于跑分軟件，例如知名的GeekBench、3DMark、安兔兔、魯大師等，這些性能測試軟件在曾經(jīng)的CPU+GPU協(xié)作時代聞名遐邇，一度成為對性能評估的直觀工具。但是面對AI芯片復(fù)雜而不斷迭代的運算模型和跳出傳統(tǒng)框架的算力邏輯，使得傳統(tǒng)測試軟件對AI芯片的測試方法追趕已顯得力不從心。

例如近期聯(lián)發(fā)科推出的全新Helio P90單系統(tǒng)SoC解決方案，這款芯片在AI方面為用戶展現(xiàn)了極強(qiáng)的算力，憑借APU 2.0的運算加速，該芯片的綜合跑分?jǐn)?shù)據(jù)高達(dá)25645分，一舉超過了高通驍龍855平臺的22082分，大勝同級別的其他競爭對手，引起業(yè)界震動。而隨著跑分?jǐn)?shù)據(jù)的公布，一個很少為人知的專用AI跑分軟件ETHZ AIBenchmark(也被稱之為蘇黎世跑分)也浮出了水面。

　　聯(lián)發(fā)科P90在蘇黎世跑分軟件中擊敗競爭對手，實現(xiàn)AI性能領(lǐng)先。(圖/網(wǎng)絡(luò))

這款針對AI芯片的跑分軟件由有著“歐陸第一名校”之稱的蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院研發(fā)，該校所屬的人工智能實驗室在全球機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)和機(jī)械工程等方面都有著深厚的積累，培養(yǎng)出了無數(shù)人工智能領(lǐng)域的人才。而這款A(yù)I跑分軟件也是其在針對性測試領(lǐng)域的集大成之作，因為對AI的綜合能力有一個準(zhǔn)確的判斷受到了業(yè)內(nèi)的認(rèn)可，包括華為P20、iPhone X等同樣鎖定AI的手機(jī)均非?？粗羞@款測試軟件的得分表現(xiàn)。

相比于傳統(tǒng)的跑分測試軟件，蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院研發(fā)的這款A(yù)IBenchmark在對AI的評測上可以說是與眾不同。例如為了確定智能手機(jī)是否功能強(qiáng)大，且能否以快速運行最新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行基于AI的任務(wù)，它就提供了8大項的核心測試環(huán)節(jié)：

MobileNet-V1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)識別/分類

對象識別/初始分類-V3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人臉識別

圖像去模糊

基于CPU、NPU、DSP的VG-19神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像超分辨率

僅在CPU上的SRGAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像超分辨率

語義圖像分割

照片增強(qiáng)

AI基準(zhǔn)測試中使用到的深度學(xué)習(xí)模型的特征總結(jié)(圖/網(wǎng)絡(luò))

相比于傳統(tǒng)的跑分測試軟件來說，這8大測試環(huán)節(jié)基本上已經(jīng)可以覆蓋到目前大部分的AI實踐運算，例如AI物體識別(測試1/2/3)、AI影像分類(測試7)、AI圖像增強(qiáng)(測試4/5/6/8)等，而它為了完整發(fā)揮平臺的AI算力，它不只支持Android神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，也可以支持芯片廠商定制的程序，以充分調(diào)動芯片廠商CPU、GPU、ISP等多個硬件進(jìn)行協(xié)同處理。

例如在針對聯(lián)發(fā)科P90的AI算力測試部分，蘇黎世的跑分機(jī)制就將其分為了三組，第一組(測試1，2，3項目)中，將使用完全由Android神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API(NNAPI)支持的CNN模型，測試會對移動設(shè)備進(jìn)行硬件加速，主要測試的部分圍繞著視覺感知來進(jìn)行，包括常見的目標(biāo)識別、目標(biāo)分類和人臉識別等抽象級圖形部分。但為達(dá)到這一環(huán)節(jié)的測試需要芯片組有每秒10到100G的MACs(每秒乘累加次數(shù))的運算能力，基本上目前大部分的設(shè)備都可以完成這一部分的操作。

第二組(測試7)真要針對的是圖形語言分割部分。與第一組的圖像分類相比，這部分主要是獲得像素級圖像理解以方便后期的分割動作，這項測試意味著每個像素必須被獨立歸類，例如行人、家具、道路，天空，植被等，此外還必須進(jìn)行圖形的主題深度估計和運算估計，這部分基本上要求到50到500G MACs的運算能力，考慮一般低性能的設(shè)備很難實現(xiàn)快速準(zhǔn)確的分割設(shè)計，所以這部門對算力其實已經(jīng)有了很高的要求。

第三組(測試4、5、6、8)則是使用CNN結(jié)構(gòu)(Convolutional Neural Network，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，即基于深度學(xué)習(xí))的端到端的超分辨率算法SRCNN(Super-Resolution)進(jìn)行的圖形像素化部分，主要測試的部分包括圖形去模糊、多元化的圖像超分辨率和圖形增強(qiáng)，目前傳統(tǒng)的手動編碼框架對物體識別的精度基本上都沒有超過74%，而2012年引入的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNS)則將這一準(zhǔn)確率提高到84%，不過在微軟、Google等企業(yè)的推動下，這部分的準(zhǔn)確率已經(jīng)高達(dá)96%，不僅遠(yuǎn)超出人類的辨別能力，而且也大幅改善了AI的實用能力。

不過由于這個部分中ResNet架構(gòu)和CNN將會發(fā)揮重大的作用，由于涉及到圖片的重構(gòu)、模擬、訓(xùn)練和補充，不僅需要消耗極大量的浮點運算和視覺還原(涉及在GPU或特制AI加速器上運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，還對設(shè)備在CPU、GPU、NPU(APU)等提出了相當(dāng)大的協(xié)作處理能力，通常要求每秒高達(dá)200-5000 GMACs的運算能力，如果不是定位高端芯片或設(shè)備基本很難完成這一項，而聯(lián)發(fā)科P90最終也以其高達(dá)1127 GMACs的算力，在這一領(lǐng)域取得第一的優(yōu)異成績。

從ETHZ蘇黎世AI Benchmark的工作機(jī)制來看，目前國產(chǎn)AI跑分軟件在AI層面似乎就顯得初級了些，這些跑分軟件目前大部分都僅使用了Inception V3，ResNet 34，VGG16(測試2、3、5)這三項神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的測試指標(biāo)，而這三項指標(biāo)雖然也能判別AI識別圖像的能力，但還只能停在浮點運算或者是智能識圖方面，且基本上都是通過算法和統(tǒng)計和評估AI時，測試框架非常單一，對于AI芯片今后能作為廣泛用途的項目測試或是較新的算法則根本沒有涉足，所以目前市面上常見的傳統(tǒng)AI跑分測試軟件其實很難客觀的對AI芯片做出正確評價。

雖然ETHZ蘇黎世跑分軟件并不是第一個測試AI性能的應(yīng)用，但就目前來看它確實是最全面的的AI評分軟件。它不僅能夠把AI性能測試細(xì)分為9個部分進(jìn)行檢測，大家熟知的智能識圖僅僅只是其中一項，其他的還包括人臉，圖像降噪，畫面分割等項目均包含在內(nèi)，不僅實現(xiàn)了對主流AI應(yīng)用的測試，還進(jìn)一步深入到對AI未來技術(shù)框架的能力探索評估中。當(dāng)然更具意義的是，此前人工智能開發(fā)主要由PC和服務(wù)器上使用，很少考慮智能手機(jī)操作環(huán)境中的需求，而ETHZ蘇黎世跑分顯然有助于智能手機(jī)廠商對AI的不斷優(yōu)化。

所以從ETHZ蘇黎世跑分軟件中我們也發(fā)現(xiàn)，聯(lián)發(fā)科Helio P90確實有其亮點所在，得益于獨特的AI專核和APU 2.0加速引擎，這款芯片實現(xiàn)了前所未有的AI算力突破，高達(dá)25645分的成績不僅位居第一，而且也實現(xiàn)了對其競爭對手高通的反擊。另外根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，聯(lián)發(fā)科P90的AI 算力高達(dá) 1127GMACs(每秒可操作11270億次定點乘累加次數(shù))，而例如驍龍845的成績大約是每秒600 GMAC、麒麟970的數(shù)值大概是450 GMAC左右，所以聯(lián)發(fā)科P90在AI領(lǐng)域?qū)嶋H上已經(jīng)走到了行業(yè)前列。

從目前聯(lián)發(fā)科專注AI的策略來看，這個思路是對的。更關(guān)鍵的是，聯(lián)發(fā)科正在以AI體驗作為重心點，基于Helio P90的AI算力推出了3D人體姿態(tài)識別與追蹤、AI焦點直播、AI人像留色、AI降噪夜拍等一系列讓用戶能感知到的應(yīng)用特性，以用戶體驗取代了傳統(tǒng)的跑分和參數(shù)，不僅顛覆了智能手機(jī)市場的游戲規(guī)則，也讓聯(lián)發(fā)科在新高端的品牌轉(zhuǎn)型之路上站穩(wěn)了腳跟。

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