3月6日，由國際電信聯盟、中國信息通信研究院聯合主辦，人工智能產業發展聯盟（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、互聯網企業、設備廠商、高校等業界各方的專家和嘉賓共聚一堂，探討AI賦能5G網絡智能化以及行業應用創新。會上，AIIA正式發布“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。參與首輪評估的產品分別是：海思麒麟980和瑞芯微RK3399開發板。

　　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芯片企業參與，推動市場的健康發展，在國家發改委、科技部、工信部、網信辦的指導下，2018年10月AIIA聯合國內眾多具有代表性的應用企業、主流芯片企業及芯片工具企業，正式發布《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。

　　圖1：AIIA副秘書長王愛華介紹評估背景

　　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網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界正式發布首輪評估結果。

　　圖2：AIIA總體組組長孫明俊發布首輪評估結果

　　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分整型和浮點對比的Benchmark。

　　圖3：評測指標及應用場景米樂M6

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

　　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。

　　圖4：場景1下海思麒麟980評測結果

　　圖5：場景2/3/4下海思麒麟980評測結果

　　瑞芯微 RK3399開發板——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（見圖6）。

　　圖6：瑞芯微RK3399開發板評測結果

　　AIIA DNN benchmark V0.5測試評估工具采用開源方式，支持安卓系統，易于推廣到所有 POSIX 兼容系統中，且用戶可以根據項目文檔，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。目前已經完成的移動端適配環境包括HiAI /SNPE/Tengine /TensorFlow Lite/ MACE/ NCNN 等。

　　項目代碼已經開源到Github，鏈接為: https://github.com/AIIABenchmark/AIIABenchmark米樂

　　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，并向業界公布了評估方案的后續推進計劃，AIIA DNN benchmark項目v1.0 正式版預計將于今年上半年正式發布。

　　圖7：西安交通大學任鵬舉教授解讀v0.5版本評估結果

　　圖8：v0.5版本評測結果分析

　　圖9：v0.5版本評測結果分析

　　最后，ARM中國AI技術市場經理分享了題為《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。

　　圖10：ARM中國AI技術市場經理發表演講

　　未來，AIIA將順應行業發展需要，持續迭代評估規范。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、共贏的產業生態，AIIA DNN benchmark項目將吸引更多企業與開發者加入。

　　有關大會及AIIA聯盟更多信息，請訪問：人工智能產業發展聯盟