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GB/T45087-2024:人工智能服
务器系统性能测试方法全面解读
•1.标准背景与意义
•2.标准编制历程
•3.测试类型与模式
目•4.训练过程详解
•5.测试控制要素
录•6.结果符合性评估
•7.测试场景与用例
•8.指标及测量方法
•9.测试工具要求
•10.推理过程与要求
•11.推理结果评估
•12.推理测试场景
•13.推理指标及测量方法
目•14.测试环境配置
•15.测试流程管理
录•16.测试数据管理
•17.测试报告编写
•18.测试质量控制
•19.测试人员要求
•20.测试自动化与工具
•21.测试用例设计原则
•22.测试用例执行策略
•23.测试风险管理与应对
目•24.测试标准对比与分析
•25.测试方法创新与发展
录•26.测试实践案例分享
•27.测试标准与法规遵从
•28.测试标准与行业标准融合
•29.测试标准与国际化
•30.测试标准的未来展望
PART01
1.标准背景与意义
1.1人工智能服务器系统的重要性
加速AI应用落地
人工智能服务器系统为AI应用提供强大的计算能力和存储资源,是实现AI技术
快速应用的重要基础设施。
提升AI应用性能
通过优化服务器系统,可以提高AI应用的运行速度和准确性,从而提升用户体
验。
降低成本和能耗
高效的人工智能服务器系统可以降低AI应用所需的硬件成本和能耗,有助于实
现可持续发展。
1.2测试方法的标准化需求
统一测试标准
制定统一的人工智能服务器系统性能测试方法标准,以确保测试结
果的可比性和准确性。
提高测试效率
标准化测试方法可以减少重复测试,提高测试效率,缩短研发周期。
推动技术发展
通过对测试方法的标准化,可以促进人工智能服务器技术的不断创
新和发展,提高行业整体水平。
1.3国内外相关标准对比
美国的SPECAI标准
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