把脈IoT手機(jī)安防和自動駕駛芯片AIIA DNN benchmark發(fā)布評測結(jié)果

6月28日，AIIA DNN benchmark v0.5基于端側(cè)推斷任務(wù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器基準(zhǔn)測試第二輪評估結(jié)果重磅發(fā)布。本輪參與評估的芯片及送測企業(yè)分別是：穎脈信息的UniSoc T710、啟英泰倫的智能語音識別模組CI1006A1CSD02、賽靈思的ZCU104和高通的QRD855。在Android & Linux系統(tǒng)，在六大典型應(yīng)用場景的評測工具支持下，客觀公正嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆从尘哂猩疃葘W(xué)習(xí)處理能力的處理器或加速器的性能水平的基準(zhǔn)測試分?jǐn)?shù)一一披露。

國內(nèi)權(quán)威AI芯片基準(zhǔn)測試

隨著目前國家政策扶持力度的增加以及市場對AI芯片的熱捧，AI芯片市場的發(fā)展形勢一片大好。越過AI芯片市場發(fā)展剛剛起步時的蹣跚前行，如今在旺盛的市場需求下，企業(yè)將贏得更多一展抱負(fù)的絕佳時機(jī)。在本次評測過程中，AIIA總體組組長孫明俊表示：“測評的核心目的，就是要為市場提供一個客觀的標(biāo)尺”。

作為權(quán)威行業(yè)組織，AIIA致力于通過基準(zhǔn)測試，切實(shí)反應(yīng)當(dāng)前市場上的AI芯片的能力，為各方企業(yè)選擇真正滿足需要的AI芯片提供科學(xué)、客觀的參考依據(jù)，最終推動市場的健康發(fā)展。

第二輪評估結(jié)果發(fā)布

在6月28日的2019中國人工智能峰會上，AIIA總體組組長孫明俊向業(yè)界正式發(fā)布了評估結(jié)果，并為參評企業(yè)頒發(fā)證書。

　　圖1：AIIA總體組組長孫明俊發(fā)布第二輪評估結(jié)果

孫明俊表示，較首輪評測而言，這次的評估對象更加豐富且多元化，除了板卡和手機(jī)類設(shè)備外，增添了對語音以及FPGA板卡的評估。評測以行業(yè)應(yīng)用角度區(qū)分被測對象為IoT、手機(jī)、安防和自動駕駛等應(yīng)用領(lǐng)域。同時仍舊關(guān)注處理器分別在整型與浮點(diǎn)時的推斷任務(wù)性能。

　　圖2第二輪評測關(guān)鍵字

兩輪端側(cè)評估工作的完成，在評測指標(biāo)和應(yīng)用場景上都有了進(jìn)一步的擴(kuò)充。六種典型應(yīng)用場景和18種網(wǎng)絡(luò)模型，在目標(biāo)識別、語義分割、人臉識別等多方面有了更精確的數(shù)據(jù)支撐。

AIIA DNN benchmark V0.5第二輪測試的具體情況(請點(diǎn)擊查看評測結(jié)果報告http://aiiaorg.cn/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=14&id=136)。

UniSoc T710——適用于手機(jī)終端，采用7nm工藝。參測兩類場景五種模型，提供基于自家加速框架 PowerVR NN及Android NN兩種加速方式。

智能語音識別模組CI1006A1CSD02——ASIC架構(gòu)的DNN語音識別芯片，公布了分別在一般混響和大混響，聲源多角度(1m,3m,5m),分別在安靜、平穩(wěn)噪聲、非平穩(wěn)噪聲和自噪聲條件下的四類指標(biāo)結(jié)果。

ZCU104——嵌入式視覺應(yīng)用評估套件，16nm工藝。參測場景五類七種模型，通過賽靈思提供的深度學(xué)習(xí)處理器DPU IP及邊緣AI開發(fā)工具DNNDK實(shí)現(xiàn)。

QRD855——首個將5G，AI，XR商業(yè)化的移動平臺，7nm工藝。參測四類場景五種模型，測試基于SNPE(v1.27.0)。

AIIA DNN benchmark公布top1榜單

根據(jù)AIIA DNN benchmark V0.5版本的兩輪測試結(jié)果，分別公布INT8及FP16手機(jī)類和板卡類的top1榜單。聯(lián)盟將以定期公布榜單的方式傳遞最新數(shù)據(jù)。參與企業(yè)可委托中國信息通信研究院測試，并參與榜單發(fā)布。

企業(yè)刷榜方式簡單而規(guī)范化：在指定模型、測試數(shù)據(jù)集、預(yù)處理方式、單線程推理任務(wù)的情況下，送測并按指定格式提交基準(zhǔn)測試結(jié)果即可。

同時聯(lián)盟也歡迎企業(yè)提交更具有代表性的測試場景，要求：提交原始FP32模型文件、并披露原始模型精度及訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與相應(yīng)前后處理方式。

未來，AIIA DNN benchmark以“版本迭代、不斷豐富、不斷完善”的工作方式，助力AI芯片行業(yè)發(fā)展。

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