人工智能产业发展联盟(AIIA)正式发布“AIIA DNN benchmark V0.5”首轮评估结果。该评估在AIIA权威测试平台完成，基于端侧推断任务的深度神经网络处理器基准测试。在四大典型应用场景下，能够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。评估结果显示，海思麒麟980和瑞芯微RK3399表现上佳。
“AIIADNN benchmark V0.5”评估的标准较为严苛，包含四大典型场景和两大类评测指标等，指标包含速度(fps)和算法性能，如top1 、top5、mAP、mIoU、PSNR等。同时，这也是深度学习处理器领域首次区分整型和浮点对比的Benchmark。福州瑞芯微电子的RK3399开发板展现出抢眼数据。
采用28nm工艺的福州瑞芯微电子RK3399开发板，在评估中展现出超强性能。评估数据显示，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，达到相对于浮点计算两倍的性能。
此外，在Interpretation评测中AIIA第一次尝试在基准测试中将量化和浮点模型分开评测。而福州瑞芯微电子RK3399开发板同样取得多项优异数据，在业内处于前列水平。
值得一提的是，福州瑞芯微电子RK3399开发板数据抢眼的背后，离不开前沿技术的支持。比如RK3399融入了Tengine，后者是由OPEN AI LAB开发的一款轻量级模块化高性能神经网络推理引擎。Tengine专门针对Arm嵌入式设备优化，且无需依赖第三方库，可跨平台使用支持Android、Liunx等。
Tengine支持各类常见卷积神经网络，包括SqueezeNet，MobileNet，AlexNet，ResNet等，支持层融合、8位量化等优化策略。通过调用针对不同CPU微构架优化的HCL库，能将Arm CPU的性能充分挖掘出来。而RK3399的Cortex-A72单线程运行移动端常用的MobileNet，一次只需要111ms。
在IoT设备、智能交互设备、个人电脑、机器人等人工智能设备的创新与研发上，福州瑞芯微电子已经在技术上展现出领先优势，除了RK3399以外，旗舰级人工智能芯片RK3399Pro同样极具看点，其首次采用CPU+GPU+NPU的硬件结构设计。这一芯片集成的NPU(神经网络处理器)融合了福州瑞芯微电子在机器视觉、语音处理、深度学习等方面的关键技术，片上NPU运算性能高达3.0TOPs，具备高性能、低功耗、开发易等优势。
