
隨著生成式AI的快速發展,未來似乎可以看到人們透過智慧型手機與AI進行大量互動,以此來滿足日常生活或工作上所需。知名科技產業分析師穆赫德(Patrick Moorhead)所創立的研究機構Signal65就針對日前三星Galaxy S24 Ultra與Google Pixel 8 Pro所搭載的AI進行了比較。
根據研究機構Signal65所釋出的報告來看,業界普遍認為,未來AI應用將會以雲端AI和終端AI的混合模式來呈現,如此才能滿足使用者不同場景下的性能需求。其中,終端AI的優異,主要是從延遲、安全和便利性方面判斷。
報告中提到,三星Galaxy S24 Ultra和Google Pixel 8 Pro作為兩大品牌的旗艦機型,代表了當前智能手機AI能力的最高水平。通過多項專業基準測試,包括MLPerf推論移動基準、AI基準測試、Geekbench ML等,Galaxy S24 Ultra在各方面展現出明顯優勢。
MLPerf推論移動基準
MLPerf是由MLCommons組織開發的業界標準AI性能測試工具,最初用於資料中心,現已擴展到智慧型手機和筆記本電腦等客戶端設備。其包括圖像分類、分割、語言處理、物體檢測和超分辨率等多種AI工作負載。MLPerf測試單流和離線AI性能,前者模擬連續查詢處理,測量90百分位延遲;後者衡量最大吞吐量。
由於MLPerf允許廠商為其設備最佳化軟體堆棧,以展示產品最佳性能。Galaxy S24 Ultra使用了最佳化過的SNPE(Snapdragon神經處理引擎)軟體堆棧,而Pixel 8 Pro使用了Google NNAPI(Android的神經網絡API)。
在Galaxy S24 Ultra和Pixel 8 Pro的對比中,Galaxy S24 Ultra表現出色,單流查詢中比Pixel 8 Pro快近8倍,離線比較中性能優勢接近3倍,SoC AI分數比Pixel 8 Pro高出3.5倍以上,設備AI分數高出4.4倍以上。

AI基準測試
這是由蘇黎世一個小團隊開發的測試套件,其歷史可追溯至2018年。雖然不如MLPerf知名,但得到了高通、聯發科、ARM和華為等公司的貢獻。這個測試專門針對移動設備上的AI性能進行評估,包括多種AI任務,如圖像分類、物體檢測等。它提供了一種評估不同移動設備AI能力的標準化方法。
三星Galaxy S24 Ultra其整體AI性能遠超過Google Pixel 8 Pro,特別是在SoC AI分數方面,三星的成績是Google的3.5倍以上,而在設備AI分數方面則高出了4.4倍。這樣的巨大差距,其實也是間接反映出兩間廠商在硬體和軟體方面的差距。
報告中也提到,儘管Google的Pixel 8 Pro在INT8和FP32精度的推理測試中表現不錯,但在整體測試中仍落後於三星Galaxy S24 Ultra,後者的分數高出前者35%。

之所以會有這樣的差距,主要是Pixel 8 Pro在進行這些測試時,是使用了Google偏好的NNAPI(Android的神經網絡API)進行加速的。三星Galaxy S24 Ultra利用高通AI引擎SDK的QNN對其高通處理器上的CPU、GPU和NPU進行了深度調整。相比之下,Google所使用的是多數廠商已經廢棄的NNAPI,在這種技術細節方面的調整,是三星在AI性能測試中取得關鍵的原因。

Geekbench ML
Geekbench ML是Geekbench基準測試套件的一部分,專門用於評估AI工作負載性能。它是一個跨平台AI基準測試,使用實際的機器學習任務來評估性能。Geekbench ML可以測量CPU和GPU的AI性能,但不能測試NPU。它使用TensorFlow Lite的內部版本進行測試。
在Galaxy S24 Ultra和Pixel 8 Pro的對比中,Galaxy S24 Ultra在CPU得分方面約有31%的整體性能優勢。在GPU得分方面,Galaxy S24 Ultra比Pixel 8 Pro高出89%。

除了基準測試,報告中也從實際應用場景實際測試兩款AI的不同之處。以照片中的物體移除功能為例,Galaxy S24 Ultra不僅操作簡便,還能在短短8.5秒內完成高質量的物體移除,相比使用專業桌面軟件如GIMP和ON1 Photo Raw可節省3.4到7.8倍的時間。這種高效的AI功能不僅提高了用戶體驗,還使得複雜的照片編輯任務變得簡單易行。

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