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爽風(fēng)
近日，由中國電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院 、華為技術(shù)有限公司 、中國科學(xué)院軟件研究所 、北京航空航天大學(xué) 、浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司等單位起草，TC28(全國信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會)歸口的國家標(biāo)準(zhǔn)計(jì)劃《人工智能 服務(wù)器系統(tǒng)性能測試規(guī)范》征求意見稿已編制完成，現(xiàn)公開征求意見。
當(dāng)前具有代表性的通用 AI 測試基準(zhǔn)、HPC 性能測試基準(zhǔn)或服務(wù)器技術(shù)規(guī)范，如 MLPerf、AI Benchmark、benchcouncil、AI-HPL、Linpack、DAWNBENCH、T/CESA 1043-2019《面向深度學(xué)習(xí)的服務(wù)器規(guī)范》、GB/T 9813.3《計(jì)算機(jī)通用規(guī)范 第 3 部分：服務(wù)器》《人工智能芯片 面向云側(cè)的深度學(xué)習(xí)芯片測試指標(biāo)與測試方法》以及 AIIA DNN benchmark 等，在 AI 服務(wù)器系統(tǒng)性能測試方面，仍存在一些未解決的問題。
1) 通用服務(wù)器技術(shù)規(guī)范對 AI 服務(wù)器系統(tǒng)的性能測試的規(guī)定不深入、而且存在同質(zhì)化傾向。在測試指標(biāo)方面，僅端到端運(yùn)行時間、能耗等不能準(zhǔn)確反映AI 服務(wù)器系統(tǒng)。系統(tǒng)內(nèi)部運(yùn)行時效能方面，尚不存在標(biāo)準(zhǔn)化的測試方法。
2) 通用 AI 性能測試，使用公眾可獲得的模型、數(shù)據(jù)集。它們與行業(yè)(如金融、醫(yī)療)實(shí)際使用的模型、數(shù)據(jù)有較大差異。通用測試的結(jié)果，對行業(yè)指導(dǎo)意義不強(qiáng)，行業(yè)業(yè)務(wù)在 AI 服務(wù)器系統(tǒng)計(jì)算設(shè)施上的運(yùn)行效果，無直接評判依據(jù)。
3) 當(dāng)前的測試基準(zhǔn)對測試科學(xué)(test technology)理論的實(shí)踐相對較薄弱。這些測試基準(zhǔn)對性能的理解、解釋及測試方法僅限于穩(wěn)定狀態(tài)運(yùn)行時間，而未考慮真實(shí)運(yùn)行環(huán)境及系統(tǒng)自身現(xiàn)實(shí)狀態(tài)。
針對以上問題，該標(biāo)準(zhǔn)擬結(jié)合測試技術(shù)，在通用及行業(yè)應(yīng)用兩方面，研究并標(biāo)準(zhǔn)化測試方法、用例，達(dá)到較為全面、準(zhǔn)確的測試效果。
人工智能服務(wù)器系統(tǒng)，包含人工智能服務(wù)器、集群和高性能計(jì)算設(shè)施等形態(tài)。人工智能服務(wù)器系統(tǒng)，是各類深度學(xué)習(xí)模型(包含大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型)的訓(xùn)練和推理的核心載體，是各行業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)提升生產(chǎn)效率的核心工具。人工智能服務(wù)器系統(tǒng)專為處理人工智能計(jì)算任務(wù)設(shè)計(jì)，在架構(gòu)、運(yùn)算方式和用途用法上，與通用服務(wù)器系統(tǒng)有較大差別，其測試過程、負(fù)載和指標(biāo)等，皆有獨(dú)特性。本文件提出人工智能服務(wù)器系統(tǒng)性能基準(zhǔn)測試的方法，并對基準(zhǔn)測試工具提出技術(shù)要求。
本文件規(guī)定了人工智能服務(wù)器系統(tǒng)，完成深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練及推理任務(wù)的性能(運(yùn)行時間、能耗、實(shí)際吞吐率、能效、效率、彈性、承壓能力等)測試方法。本文件適用于人工智能服務(wù)器系統(tǒng)的性能評估。
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
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