AI Benchmark

توليد الصور العصبية، التعرف على الوجوه، تصنيف الصور، الإجابة على الأسئلة...

هل هاتفك الذكي قادر على تشغيل أحدث الشبكات العصبية العميقة لأداء هذه المهام والعديد من المهام الأخرى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي؟ هل يحتوي على شريحة AI مخصصة؟ هل هو سريع بما فيه الكفاية؟ قم بتشغيل AI Benchmark لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي بشكل احترافي!

الترتيب الحالي للهاتف: http://ai-benchmark.com/ranking

يقيس AI Benchmark السرعة والدقة واستهلاك الطاقة ومتطلبات الذاكرة للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الرئيسية ورؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية. ومن بين الحلول التي تم اختبارها أساليب تصنيف الصور والتعرف على الوجه، ونماذج الذكاء الاصطناعي التي تقوم بإنشاء الصور العصبية والنصوص، والشبكات العصبية المستخدمة للصور/الفيديو فائقة الدقة وتحسين الصور، بالإضافة إلى حلول الذكاء الاصطناعي المستخدمة في أنظمة القيادة الذاتية والهواتف الذكية للتصوير الحقيقي. تقدير عمق الوقت وتجزئة الصورة الدلالية. يسمح تصور مخرجات الخوارزميات بتقييم نتائجها بيانياً والتعرف على أحدث التطورات في مجالات الذكاء الاصطناعي المختلفة.

في المجمل، يتكون AI Benchmark من 83 اختبارًا و30 قسمًا مدرجًا أدناه:

القسم 1. التصنيف، MobileNet-V3

القسم 2. التصنيف، التأسيس-V3

القسم 3. التعرف على الوجوه، محول Swin

القسم 4. التصنيف، EfficientNet-B4

القسم 5. التصنيف، MobileViT-V2

الأقسام 6/7. تنفيذ النموذج الموازي، 8 × Inception-V3

القسم 8. تتبع الكائنات، YOLO-V8

القسم 9. التعرف البصري على الحروف، محول ViT

القسم 10. التجزئة الدلالية، DeepLabV3+

القسم 11. التجزئة الموازية، 2 x DeepLabV3+

القسم 12. التجزئة الدلالية، تقسيم أي شيء

القسم 13. إزالة ضبابية الصور، IMDN

القسم 14. صورة فائقة الدقة، ESRGAN

القسم 15. صورة فائقة الدقة، SRGAN

القسم 16. تقليل ضوضاء الصورة، U-Net

القسم 17. تقدير العمق، MV3-Depth

القسم 18. تقدير العمق، MiDaS 3.1

المادة 19/20. تحسين الصورة، DPED

القسم 21. تعلمت الكاميرا ISP، MicroISP

القسم 22. عرض تأثير Bokeh، PyNET-V2 Mobile

القسم 23. فيديو FullHD فائق الدقة، XLSR

المادة 24/25. فيديو بدقة 4K فائقة الدقة، VideoSR

القسم 26. الإجابة على الأسئلة، MobileBERT

القسم 27. توليد النص العصبي، Llama2

القسم 28. توليد النص العصبي، GPT2

القسم 29. توليد الصور العصبية، الانتشار المستقر V1.5

القسم 30. حدود الذاكرة، ResNet

بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمرء تحميل واختبار نماذج التعلم العميق TensorFlow Lite الخاصة به في وضع PRO.

يمكن العثور على وصف تفصيلي للاختبارات هنا: http://ai-benchmark.com/tests.html

ملاحظة: يتم دعم تسريع الأجهزة على جميع شرائح SoC المحمولة باستخدام وحدات NPU ومسرعات الذكاء الاصطناعي المخصصة، بما في ذلك شرائح Qualcomm Snapdragon وMediaTek Dimensity / Helio وGoogle Tensor وHiSilicon Kirin وSamsung Exynos وUNISOC Tiger. بدءًا من AI Benchmark v4، يمكن أيضًا تمكين تسريع الذكاء الاصطناعي المستند إلى GPU على الأجهزة القديمة في الإعدادات ("تسريع" -> "تمكين تسريع GPU" / "Arm NN"، مطلوب OpenGL ES-3.0+).