手机AI跑分泛滥 作为消费者在挑选时究竟应该看什么？

　　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。

　　同样的几组跑分如下：

　　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：

　　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：

　　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。

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。

　　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

（编辑：555手机网）

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