GBT+45079-2024：人工智能深度学习框架多硬件平台适配技术规范详解.pdf

GB/T45079-2024：人工智能深度学

习框架多硬件平台适配技术规范详解

•1.引言与标准概述

•2.深度学习框架基础

•3.多硬件平台架构解析

目•4.适配技术核心原则

•5.适配流程与方法论

录•6.CPU平台适配技术详解

•7.GPU平台适配技术详解

•8.FPGA/ASIC平台适配技术

•9.分布式硬件集群适配技术

•10.适配过程中的安全性考量

•11.适配技术的性能评估指标

•12.适配技术的标准化与开放性

•13.适配技术的行业应用案例

目•14.适配技术的教育与培训

•15.适配技术的政策支持与引导

录•16.适配技术的创新与研发

•17.适配技术的市场分析与预测

•18.适配技术的伦理与社会责任

•19.适配技术的国际化发展

•20.适配技术的知识产权管理

•21.适配技术的质量管理与控制

•22.适配技术的法规遵从与合规性

•23.适配技术的可持续发展策略

目•24.适配技术与云计算的融合

•25.适配技术与边缘计算的结合

录•26.适配技术的标准化测试与认证

•27.适配技术的用户反馈与持续优化

•28.适配技术的生态系统构建

•29.适配技术在新兴领域的应用探索

•30.适配技术的总结与展望

PART01

1.引言与标准概述

1.1标准制定背景及意义

背景

随着人工智能技术的快速发展，深度学习框架在各个领域得到了广泛应用，但

不同硬件平台之间的适配问题成为制约其进一步发展的瓶颈。

意义一

制定统一的人工智能深度学习框架多硬件平台适配技术规范，可以提高不同硬

件平台之间的兼容性和互操作性，降低开发成本。

意义二

规范可以推动深度学习框架在更多硬件平台上高效运行，提高人工智能应用的

性能和效率，促进人工智能技术的普及和应用。

1.2GB/T45079-2024标准简介

标准的制定背景

介绍标准制定的背景和必要性，以及标准在推动人工智能深度学习

框架与多硬件平台适配方面的作用。

标准的范围和内容

概述标准的适用范围和主要内容，包括标准涵盖的硬件平台、深度

学习框架、适配要求等方面。

标准的实施与监督

说明标准的实施和监督方式，以及对于不符合