如今（jīn），人工智能已成为（wéi）普遍的流行（háng）语，但大多数消费者可能不知道（dào）它如何与日常生活息息相（xiàng）关。分析（xī）人员和技术新闻界中的某些（xiē）人可能（néng）还（hái）会嘲笑该（gāi）术语用（yòng）于某些几乎（hū）不像真正的（de）人工智能（néng）的技术的频率（lǜ）。也就是说（shuō），除了（le）强（qiáng）大的数据中（zhōng）心外，还有一些平台对于AI处理和驱动它（tā）们的NN(神经网络)来说是很自然的。其中之一是（shì）AI推理(使用AI推理信息，而不是训练NN)在边缘和口（kǒu）袋（dài）中，使用智能手机。

就像您想象的那样，从androids到Apple的智能手机平台差别（bié）很大，但是语音-文本（běn）翻译和推荐（jiàn）器（qì）引擎(例（lì）如Google Assistant和Siri)等常（cháng）见（jiàn）工作负载大量使用了常见的AI NN模型，在设备上执（zhí）行此操作（zuò）可提高速度（dù）和延迟。

衡（héng）量移动设备（bèi）中的AI性能

随着任何新设备的推出（chū）以及热门新应（yīng）用的出现，精通技术（shù）的消费（fèi）者和技术媒体成员希望能够衡（héng）量和收集各种移动生态（tài）系统中设备的（de）相（xiàng）对性能。此外，目前智能手机测试和评论（lùn）中的AI处理性（xìng）能正在发展，因此，在主（zhǔ）要的应用商店（diàn）中当然会（huì）出（chū）现（xiàn）多（duō）种（zhǒng）工具，这些（xiē）工具声称能够测量电话和（hé）其他移动（dòng）设备的AI性（xìng）能。而且-您猜（cāi）对了-这些（xiē）应用程序的创建肯（kěn）定不尽相同。为了解决（jué）这个问题，Marco和我深（shēn）入研究了HotHardware，分析（xī）了三种（zhǒng）主流AI基（jī）准测（cè）试中各种旗舰（jiàn）androids手（shǒu）机的性能，这些基准在某（mǒu）些（xiē）情况下会（huì）产（chǎn）生截然（rán）不同的结果（guǒ）。

关键是要更好地了解实（shí）际（jì）测试的特定基准度量（liàng）标准（zhǔn）。测（cè）试是否（fǒu）代表（biǎo）尽可能（néng）接（jiē）近实际的工作（zuò）负载?理（lǐ）想的（de）基（jī）准测试使用的是消（xiāo）费（fèi）者可（kě）能会使（shǐ）用的实际应（yīng）用程（chéng）序，但短短的基准测试（shì）可以使用流行应用程序的相同核心（xīn）软件组件来代表实际的性能期（qī）望。在这种（zhǒng）情况下，这意味着我们需要了解这（zhè）些基准测试工具要（yào）针对哪些NN进行测试，以及要（yào）使用哪（nǎ）些数学精度（dù）和（hé）AI算法来处理这些工作量（liàng）。