AIIA 公布首轮AI芯片基准评测结果

3月6日，由国际电信联盟、中国信息通信研究院联合主办，人工智能产业发展联盟（AIIA）和中兴通讯承办的国际论坛“AI in ——引领新时代论坛”在深圳召开。来自全球电信运营商、标准组织、互联网企业、设备厂商、高校等业界各方的专家和嘉宾共聚一堂，探讨AI赋能网络智能化以及行业应用创新。

会上，AIIA正式发布“AIIA DNN benchmark V0.5”首轮评估结果，评估基于AIIA权威测试平台，在四大典型应用场景下，客观反映具有深度学习处理能力的处理器或加速器的性能水平。参与首轮评估的产品分别是海思麒麟980和瑞芯微RK3399开发板。

国内权威AI芯片基准测试

AIIA副秘书长王爱华在论坛上介绍了评估的背景情况。为了切实反映当前AI芯片的能力，聚合更多AI芯片企业参与，推动市场的健康发展，在国家发改委、科技部、工信部、网信办的指导下，2018年10月AIIA联合国内众多具有代表性的应用企业、主流芯片企业及芯片工具企业，正式发布《人工智能端侧芯片基准测试评估方案Version 0.5》，并于2018年12月启动首轮评估工作。

图1AIIA副秘书长王爱华介绍评估背景

首轮评估结果发布

AIIA DNN benchmark V0.5测试评估主要面向端侧，旨在客观反映具有深度加速能力的处理器在完成推断任务时的性能。AIIA总体组组长孙明俊向业界正式发布首轮评估结果。

图2AIIA总体组组长孙明俊发布首轮评估结果

孙明俊表示，首轮评估包含四大典型场景（见图3）和两大类评测指标，指标包含速度（fps）和算法性能，如1 、5、mAP、mIoU、PSNR等。值得一提的是，这是深度学习处理器领域区分整型和浮点对比的Benchmark。

图3评测指标及应用场景

AIIA DNN benchmark V0.5首轮测试对麒麟980和瑞芯微RK3399开发板两款产品进行了评估。

海思麒麟980——适用于手机终端Mate20系列，采用7nm工艺。具体评测结果如图4和图5所示。

图4场景1下海思麒麟980评测结果

图5场景2/3/4下海思麒麟980评测结果

瑞芯微 RK3399开发板——该芯片在安防等领域有广泛应用，采用28nm工艺。结果显示,在浮点模型不需要定点化重新训练的情况下,int8计算以精度损失最大为1%的代价,达到了相对于浮点计算两倍的性能（见图6）。

图6瑞芯微RK3399开发板评测结果

评估工具开源

AIIA DNN benchmark V0.5测试评估工具采用开源方式，支持安卓系统，易于推广到所有 POSIX 兼容系统中，且用户可以根据项目文档，自行添加一个框架或者一个新模型。面向未来的市场需求，AIIA DNN benchmark项目将持续更新。

孙明俊介绍，v0.5版本的Benchmark工具可以对基于CPU/GPU/DSP/NPU的终端推断任务进行评测，支持评测的框架包括TensorFlo/Caffe。目前已经完成的移动端适配环境包括HiAI /SNPE/Tengine /TensorFlo Lite/ MACE/ NCNN 等。

项目代码已经开源到Github，链接为: https://github./AIIABenchmark/AIIABenchmark

v1.0 版评估方案即将发布

会上，西安交通大学任鹏举教授对AIIA DNN benchmark V0.5首轮评测的结果进行了解读，并向业界公布了评估方案的后续推进计划，AIIA DNN benchmark项目v1.0 正式版预计将于今年上半年正式发布。

图7西安交通大学任鹏举教授解读v0.5版本评估结果

图8v0.5版本评测结果分析

图9v0.5版本评测结果分析

，ARM中国AI技术市场经理分享了题为《ARM中国周易开放AIoT应用平台》的演讲。他表示，ARM人工智能周易平台已顺利对接AIIA DNN Benchmark项目，旨在助力芯片公司为ARM芯片取得客观公正的AI性能评估报告，也方便应用算法公司的芯片选型。

图10ARM中国AI技术市场经理发表演讲

未来，AIIA将顺应行业发展需要，持续迭代评估规范。AIIA DNN benchmark项目v1.0 正式版的评测对象将进一步丰富，覆盖语音、、安防等应用场景下的AI芯片。可以预见，基于开放、共赢的产业生态，AIIA DNN benchmark项目将吸引更多企业与开发者加入。

有关大会及AIIA联盟更多信息，请访问http://.aiia./index.php?m=content&c=index&a=sho&catid=14&id=67