神經引擎這回行了嗎?iPhone 14 Core ML性能測評已出

你的 iPhone 14 到貨了嗎?有人已經把 Core ML 的性能測試出來了。

每年蘋果發佈新版 iPhone 之後,圖片編輯軟體 PhotoRoom 的公司團隊都會測試一下新 iPhone 的 Core ML 性能。現在,前幾天發佈的 iPhone 14 的基準測試結果出爐了。

PhotoRoom 團隊的這項系列測試旨在探究蘋果公司最新硬體的計算能力,以及計算能力的提升對設備上的機器學習系統意味著什麼。

Core ML 是蘋果集成多個 API 構建的機器學習框架,允許 iOS 開發人員發佈和執行機器學習模型,以加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 上的人工智慧任務。

今年,PhotoRoom 分析了多個 iPhone 機型和 iOS 版本上的 Core ML 性能。

實驗設置

作為一款圖片編輯軟體‍,圖片裁剪和摳圖是 PhotoRoom 非常重要的基礎功能。

這項功能依託於 iPhone 上的 Core ML 框架執行,PhotoRoom 團隊基於此任務在多個 iPhone 機型和 iOS 版本上進行了基準測試,包括:

  • iPhone 12 Pro A14 Bionic (iOS 15 + iOS 16)
  • iPhone 13 Pro A15 Bionic (iOS 15 + iOS 16)
  • iPhone 14 Pro A16 Bionic (iOS 16)
  • iPad Pro 2021 M1 (iOS 15 + iOS 16)
  • MacBook Pro 2021 M1 Pro (macOS 12)

對於每個設備,該團隊根據不同的 Core ML 計算配置(包括僅在 CPU 上運行、GPU+CPU、ALL、神經網路引擎(ANE)+CPU),統計了模型的平均執行時間(不包括模型載入時間)。其中,每個設備、作業系統版本和計算單元配置都測量了 40 次並取平均值,結果如下:

這些測試結果表明

這些測試結果表明:

  • 從 CPU 到 GPU 再到 ANE ,運行速度持續提升;
  • 當在 iOS 16 上從 ALL 轉到 ANE+CPU 時,推理時間(幾乎)持續增加,這表明模型中的一些層無法在 ANE 上運行,而是默認使用 GPU;
  • 作業系統版本對整體性能的影響似乎可以忽略不計;
  • 在 A 系列晶片(A14 Bionic – A15 Bionic – A16 Bionic)中,所有配置的性能都有緩慢而穩定的提升。蘋果公司也稱其新的 A16 Bionic 晶片(17 TFlops)比 A15 Bionic(15.8 TFlops)提高了 7.5%,使得推理時間從 iPhone 13 Pro 的 45ms 縮短到 iPhone 14 Pro 的 41ms;
  • iPad Pro 的 M1 晶片與新的 A16 Bionic 相比,CPU 和 ANE 的性能相當,並其 M1 的 GPU 似乎更強一些。這也許和 M1 晶片比 A16 Bionic 具有更多 GPU 核心有關。

值得注意的是,從這項基準測試看,MacBook Pro 中 M1 Pro 晶片的性能似乎並不比 iPad Pro 中的 M1 晶片好很多,甚至 ANE 的表現要差一些。

對於新發布的產品,iPhone 14 Pro 的推理時間縮短至 41ms,這是一個重要的突破。但這項測試也顯示出蘋果神經網路引擎還存在一些問題。

原文連結:https://www.photoroom.com/tech/core-ml-performance-2022/

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