3月6日，由國際電信聯(lián)盟、中國信息通信研究院聯(lián)合主辦，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟（AIIA）和中興通訊承辦的國際論壇“AI in 5G——引領新時代論壇”在深圳召開。

來自全球電信運營商、標準組織、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、設備廠商、高校等業(yè)界各方的專家和嘉賓共聚一堂，探討AI賦能5G網(wǎng)絡智能化以及行業(yè)應用創(chuàng)新。

會上，AIIA正式發(fā)布“AIIA DNN benchmark V0.5”首輪評估結果，評估基于AIIA權威測試平臺，在四大典型應用場景下，客觀反映具有深度學習處理能力的處理器或加速器的性能水平。

參與首輪評估的產(chǎn)品分別是：海思麒麟980和瑞芯微RK3399開發(fā)板。

國內(nèi)權威AI芯片基準測試

AIIA副秘書長王愛華在論壇上介紹了評估的背景情況。

為了切實反映當前AI芯片的能力，聚合更多AI芯片企業(yè)參與，推動市場的健康發(fā)展，在國家發(fā)改委、科技部、工信部、網(wǎng)信辦的指導下，2018年10月AIIA聯(lián)合國內(nèi)眾多具有代表性的應用企業(yè)、主流芯片企業(yè)及芯片工具企業(yè)，正式發(fā)布《人工智能端側芯片基準測試評估方案Version 0.5》，并于2018年12月啟動首輪評估工作。

△AIIA副秘書長王愛華介紹評估背景

首輪評估結果發(fā)布

AIIA DNN benchmark V0.5測試評估主要面向端側，旨在客觀反映具有深度神經(jīng)網(wǎng)絡加速能力的處理器在完成推斷任務時的性能。

AIIA總體組組長孫明俊向業(yè)界正式發(fā)布首輪評估結果。

△AIIA總體組組長孫明俊發(fā)布首輪評估結果

孫明俊表示，首輪評估包含四大典型場景（見圖3）和兩大類評測指標，指標包含速度（fps）和算法性能，如top1 、top5、mAP、mIoU、PSNR等。值得一提的是，這是深度學習處理器領域首次區(qū)分整型和浮點對比的Benchmark。

△評測指標及應用場景

AIIA DNN benchmark V0.5首輪測試對麒麟980和瑞芯微RK3399開發(fā)板兩款產(chǎn)品進行了評估。

海思麒麟980——適用于手機終端Mate20系列，采用7nm工藝。具體評測結果如圖4和圖5所示。

△場景1下海思麒麟980評測結果

△場景2/3/4下海思麒麟980評測結果

瑞芯微 RK3399開發(fā)板——該芯片在安防等領域有廣泛應用，采用28nm工藝。結果顯示,在浮點模型不需要定點化重新訓練的情況下，int8計算以精度損失最大為1%的代價,達到了相對于浮點計算兩倍的性能。

△瑞芯微RK3399開發(fā)板評測結果

評估工具開源

AIIA DNN benchmark V0.5測試評估工具采用開源方式，支持安卓系統(tǒng)，易于推廣到所有 POSIX 兼容系統(tǒng)中，且用戶可以根據(jù)項目文檔，自行添加一個框架或者一個新模型。

面向未來的市場需求，AIIA DNN benchmark項目將持續(xù)更新。

孫明俊介紹，v0.5版本的Benchmark工具可以對基于CPU/GPU/DSP/NPU的終端推斷任務進行評測，支持評測的機器學習框架包括TensorFlow/Caffe。

目前已經(jīng)完成的移動端適配環(huán)境包括HiAI/SNPE/Tengine/TensorFlow Lite/MACE/NCNN等。

v1.0 版評估方案即將發(fā)布

會上，西安交通大學任鵬舉教授對AIIA DNN benchmark V0.5首輪評測的結果進行了解讀，并向業(yè)界公布了評估方案的后續(xù)推進計劃，AIIA DNN benchmark項目v1.0 正式版預計將于今年上半年正式發(fā)布。

△西安交通大學任鵬舉教授解讀v0.5版本評估結果

△v0.5版本評測結果分析

△v0.5版本評測結果分析

最后，ARM中國AI技術市場經(jīng)理分享了題為《ARM中國周易開放AIoT應用平臺》的演講。

他表示，ARM人工智能周易平臺已順利對接AIIA DNN Benchmark項目，旨在助力芯片公司為ARM芯片取得客觀公正的AI性能評估報告，同時也方便應用算法公司的芯片選型。

△ARM中國AI技術市場經(jīng)理發(fā)表演講

未來，AIIA將順應行業(yè)發(fā)展需要，持續(xù)迭代評估規(guī)范。

AIIA DNN benchmark項目v1.0 正式版的評測對象將進一步豐富，覆蓋語音、自動駕駛、安防等應用場景下的AI芯片。

可以預見，基于開放、共贏的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，AIIA DNN benchmark項目將吸引更多企業(yè)與開發(fā)者加入。