MLPerf Mobile

MLPerf Mobile

موبائل آلات کے لیے ایک AI بینچ مارک

ایپ کی معلومات


5.0.0
July 09, 2025
191
Everyone
Get MLPerf Mobile for Free on Google Play

ایپ کی تفصیل


اینڈروئیڈ ایپ تجزیہ اور جائزہ: MLPerf Mobile ، MLCommons کے ذریعہ تیار کیا گیا۔ ٹولز زمرہ میں درج ہے۔ موجودہ ورژن 5.0.0 ہے ، 09/07/2025 کو اپ ڈیٹ ہوا۔ گوگل پلے پر صارفین کے جائزوں کے مطابق: MLPerf Mobile. 191 سے زیادہ انسٹال حاصل کیا۔ MLPerf Mobile کے فی الحال 1 جائزے ، اوسط درجہ بندی 5.0 ستارے ہیں

MLPerf موبائل ایک مفت، اوپن سورس بینچ مارکنگ ٹول ہے جسے مختلف مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ (ML) کے کاموں میں اسمارٹ فونز اور ٹیبلٹس جیسے موبائل آلات کی کارکردگی کی پیمائش کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ٹیسٹ کیے گئے کام کے بوجھ میں تصویر کی درجہ بندی، زبان کی تفہیم، سپر ریزولوشن اپ اسکیلنگ، اور ٹیکسٹ پرامپٹس کی بنیاد پر امیج جنریشن شامل ہیں۔ یہ بینچ مارک بہت سے جدید ترین موبائل آلات پر ہارڈ ویئر AI ایکسلریشن کا استعمال کرتا ہے تاکہ جہاں ممکن ہو بہترین کارکردگی کو یقینی بنایا جا سکے۔

MLPerf Mobile کو MLCommons® میں MLPerf موبائل ورکنگ گروپ نے بنایا اور اس کی دیکھ بھال کی ہے، یہ ایک غیر منافع بخش AI/ML انجینئرنگ کنسورشیم ہے جس میں 125+ ممبران شامل ہیں جن میں انڈسٹری فرمز اور دنیا بھر کے مختلف اداروں کے ماہرین تعلیم شامل ہیں۔ ایم ایل کامنز بڑے ڈیٹا سینٹر کی تنصیبات سے لے کر چھوٹے ایمبیڈڈ ڈیوائسز تک AI ٹریننگ اور سسٹم کے بہت سے پیمانے پر اندازہ لگانے کے لیے عالمی معیار کے معیارات تیار کرتا ہے۔

MLPerf موبائل کی خصوصیات میں شامل ہیں:

- جدید ترین AI ماڈلز پر مبنی مختلف ڈومینز میں بینچ مارک ٹیسٹ، بشمول:

- تصویری درجہ بندی
- آبجیکٹ کا پتہ لگانا
- تصویری تقسیم
- زبان کی سمجھ
- سپر ریزولوشن
- متن کے اشارے سے تصویر کی تخلیق

- جدید ترین موبائل آلات اور SoCs پر اپنی مرضی کے مطابق AI ایکسلریشن۔

- TensorFlow Lite ڈیلیگیٹ فال بیک ایکسلریشن کے ذریعے اینڈرائیڈ ڈیوائسز کے لیے وسیع تعاون۔

- MLcommons کے ممبران کے لیے جو کہ عام صارفین کے لیے فوری کارکردگی کا جائزہ لینا چاہتے ہیں ان سے لے کر ہر ایک کے لیے تیار کردہ ٹیسٹ کے طریقے اشاعت کے لیے سرکاری نتائج جمع کرانے کا ارادہ رکھتے ہیں۔

- تھرمل تھروٹلنگ سے بچنے اور درست نتائج کو یقینی بنانے کے لیے ٹیسٹوں کے درمیان حسب ضرورت کول ڈاؤن تاخیر۔

- اختیاری کلاؤڈ پر مبنی نتائج کا ذخیرہ تاکہ آپ ایک ہی جگہ پر متعدد آلات سے اپنے ماضی کے نتائج کو محفوظ اور ان تک رسائی حاصل کر سکیں۔ (یہ خصوصیت مفت ہے لیکن اکاؤنٹ کے اندراج کی ضرورت ہے۔)

MLPerf موبائل کو عام طور پر ہر سال کئی بار نئے ٹیسٹس اور ایکسلریشن سپورٹ کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا جاتا ہے کیونکہ AI ماڈلز اور موبائل ہارڈویئر کی صلاحیتیں تیار ہوتی ہیں۔ براہ کرم نوٹ کریں کہ ہو سکتا ہے کہ کچھ بینچ مارک ٹیسٹ تعاون یافتہ نہ ہوں، اور اس وجہ سے پرانے آلات پر ٹیسٹ کے لیے دستیاب نہیں ہو سکتے۔

MLPerf موبائل ایپ کے لیے ماخذ کوڈ اور دستاویزات MLcommons Github repo پر دستیاب ہیں۔ صارف کے تعاون یا سوالات کے لیے، براہ کرم ایپ کے گیتھب ریپو میں مسائل کھولنے کے لیے آزاد محسوس کریں:

github.com/mlcommons/mobile_app_open

اگر آپ یا آپ کی تنظیم MLcommons کا رکن بننے میں دلچسپی رکھتی ہے، تو براہ کرم مزید معلومات کے لیے [email protected] پر رابطہ کریں۔
ہم فی الحال ورژن 5.0.0 پیش کر رہے ہیں۔ یہ ہمارا تازہ ترین ، سب سے بہتر ورژن ہے۔ یہ بہت سے مختلف آلات کے لئے موزوں ہے۔ گوگل پلے اسٹور یا دوسرے ورژن سے براہ راست Apk مفت ڈاؤن لوڈ کریں جن کی ہم میزبانی کر رہے ہیں۔ مزید یہ کہ ، آپ رجسٹریشن کے بغیر ڈاؤن لوڈ کرسکتے ہیں اور لاگ ان کی ضرورت نہیں ہے۔

ہمارے پاس Samsung, Xiaomi, Huawei, Oppo, Vivo, Motorola, LG, Google, OnePlus, Sony, Tablet ... کے لئے 2000+ سے زیادہ دستیاب آلات موجود ہیں جن میں بہت سارے اختیارات ہیں ، آپ کے لئے یہ آسان ہے کہ آپ اپنے آلے کے مطابق کھیلوں یا سافٹ ویئر کا انتخاب کریں۔

اگر گوگل ایپ اسٹور پر آپ کے آلے کے پہلو سے کوئی ملک کی پابندیاں یا کوئی پابندی ہو تو یہ کام آسکتا ہے۔

نیا کیا ہے


First Play Store release. This release should be broadly compatible with newer Android devices.

In testing, we found issues with the following devices:

Samsung:
Galaxy Tab S10 Plus
Galaxy Tab A9 Plus
Galaxy Tab S8
Galaxy A52
Galaxy Tab S7

Google:
Pixel 5

For user support or questions, please feel free to open issues in the MLPerf Mobile app GitHub repo.

گوگل پلے اسٹور پر شرح اور جائزہ


5.0
1 کل
5 0
4 0
3 0
2 0
1 0

انسٹال کی کل تعداد (*تخمینہ)

گوگل پلے پر انسٹال کی کل تعداد کا تخمینہ, گوگل پلے پر حاصل کردہ درجہ بندی کی تعداد اور انسٹال حدود سے قریب.