AI手机到底强在哪?华为Mate 10之麒麟970芯片深度评测(4)

  • 来源: 驱动中国 文:邓支航   2017-12-24/11:49
  • 由于鲁大师的这项“AI性能评测”是跨平台的,因此这次对比测试中,我们加入了搭载苹果A11 Bionic芯片的iPhone 8,A11 Bionic芯片内嵌双核的神经网络计算单元,和麒麟970的NPU属性类似,都能够为AI的神经网络计算加速。

    测试中,华为Mate 10完成地非常快,最终成绩达到了236的超高分。而同样内嵌AI专有计算单元的iPhone 8只得到了180分,单纯的成绩得分算下来华为Mate 10要比iPhone 8快了30%以上。而搭载骁龙835的三星Note 8 成绩仅为145分,搭载骁龙660的OPPO R11s得分仅为76。

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    在测试时间上,华为Mate 10的优势就更明显了,仅用时21秒,iPhone 8用时52秒,三星Note 8用时1分21秒,OPPO R11s用时则长达2分钟50秒。

    鲁大师放出的“AI性能排行榜”上可以看出,搭载麒麟970芯片的华为Mate 10/Mate 10 Pro、荣耀V10机型测试的平均成绩已经霸占了榜单前几位,均在232以上。接下来的排序就直接跌落到了180分左右,就是同样内嵌神经网络计算单元的iPhone X/8系列得分。而其他包括三星Note 8/S8在内骁龙835等旗舰平均得分仅为150以内。

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    这两个跑分测试能够直观地看到麒麟970的HiAI架构的在神经网络计算上的性能优势。另外,麒麟970集成NPU的HiAI架构对于AI算力的效能提升有多大呢?官方称能够以极低的功耗带来强大的AI算力。

    我们的一个直观地感受是,在上面的多轮跑分测试中,华为Mate 10在测试中始终没有出现太明显发热迹象,三星Note 8和OPPO R11s均出现了能够明显感知的温度升高。

    为了进一步验证麒麟970这种HiAI架构的能效优势,我们在网上的开源社区找到了一个能够运行于Android的TensorFlow demo,虽然这个demo只包含了TensorFlow一组基础的图像识别模型库,但已经够用,我们主要用这个demo来让手机运行神经网络算法,可以用来做功耗对比测试。

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    我们同样使用了华为Mate 10、三星Note 8以及OPPO R11s,为这三部手机均安装了这套TensorFlow demo。打开TensorFlow demo对常见静态物体,以及动态的车辆等场景进行识别时,发现三者的速度几乎没有太大差别,毕竟这只是一套基础的图像识别模型。

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