GBT+45087-2024：人工智能服务器系统性能测试方法全面解读.pptx

GB/T45087-2024：人工智能服务器系统性能测试方法全面解读;目录;目录;目录;PART;降低成本和能耗;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。;美国的SPECAI标准;;;1.6标准的发布与实施;;标准的发布和实施将推动人工智能服务器系统性能测试技术的进步，促进相关领域的创新和发展。;PART;需求调研;起草单位;;通过官方网站、邮件、会议等多种方式，广泛征求社会各界对标准的意见和建议。;内部评审;2.6标准的最终定稿;2.7标准的发布流程;技术快速发展与标准化需求之间的矛盾、不同应用场景的复杂性和多样性、性能测试方法的确定和指标的选择等。;PART;开放接口测试;封闭性;3.3测试场景的选择;3.4测试模式的优缺点;可以帮助用户更好地选择和使用合适的人工智能服务器系统。;;面向不同负载特性的测试;模式的切换;;;PART;;;学习率;训练结果的精度是评估模型性能的重要指标，应满足任务需求，如分类任务的准确率、回归任务的均方误差等。;网格有哪些信誉好的足球投注网站法;加速技术;;包括学习率、批量大小、迭代次数等，确保训练过程在可控范围内。;PART;;;混合精度训练的原理;包括数据清洗、数据格式转换、数据压缩等操作，以确保测试数据的准确性和可读性。;确保测试数据能够遍历所有可能的输入和输出状态，以充分测试系统的性能。;可测量性;操作系统;;PART;;;提供的训练代码必须能够在相同的硬件和软件环境下，能够复现测试报告中所述的性能指标。;;;评估指标;优化硬件资源;;PART;7.1通用测试场景;7.2行业专用测试场景;测试场景应尽可能地模拟实际应用场景，以确保测试结果的准确性和可靠性。;7.4测试场景的选择依据;编写格式;场景三对应用例三;优化后的场景与用例应覆盖更多的实际应用场景，确保测试结果的全面性和准确性。;;PART;8.1通用性能指标;反映测量值与真实值之间的接近程度，通常使用误差或准确度来表示。;;8.4指标的获取方法;;纵向对比分析;优化算法结构，减少不必要的计算，提高计算效率。;评估系统性能水平;PART;性能测试工具;;;选择的测试工具应具备测试人工智能服务器系统性能所需的功能，如负载生成、性能监测??数据采集等。;;;培训效果评估;智能化测试;PART;;10.2作业到达控制;;;数据清洗;数据缓存;测试方法;10.8推理过程的优化方向;PART;推理结果与预期结果相符，误差在可接受范围内。;准确性;;完整性;;11.6推理效率分析;;;PART;通过对输入的图像进行分类，输出图像的类别信息，如猫、狗、车等。;语音识别和合成场景;12.3推理场景的设计原则;场景代表性;根据测试场景和目标，设计合理的推理测试用例，包括输入数据、预期结果、推理过程等。;;12.7推理场景与用例的优化;;PART;推理延迟时间;评价指标确定;;推理任务定义;推理指标应遵循行业标准或国际标准，确保测试结果的可比性和可重复性。;;13.7推理指标的优化方向;13.8推理指标对系统性能的评价作用;PART;必须为通用服务器，符合GB/T21028的规定，包括高性能的CPU、大容量内存、高速硬盘等。;测试工具与软件;;数据来源;测试环境可以根据具体的测试需求进行定制，包括硬件、软件、网络等各方面的配置，以满足不同测试场景的需求。;;;14.8环境配置的优化建议;PART;;测试任务合理分配;确保测试进度按照计划进行，及时发现和解决测试过程中的问题。;;精简测试环节;;自动化测试工具选择;定期审查测试流程;PART;数据来源;备份与恢复;数据清洗;对测试数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作，以提高数据的质量和可分析性。;16.5测试数据的安全性;数据备份策略;;;PART;简要描述测试报告的目的、范围、测试对象、测试环境等基本信息。;异常处理记录;17.3测试问题分析;准确总结测试结果;审核测试报告是否包含所有测试项目、测试结果是否准确、测试方法是否符合标准等。;;;提高报告的可读性;PART;测试结果应准确反映被测系统的性能特征，避免误差和误导。;;通过对比测试结果与预期结果的差异，评估测试的准确性。;;;;持续改进测试过程;测试质量控制可以确保测试结果的准确性，避免由于测试误差导致的数据偏差。;PART;专业技能;包括测试方法、测试工具、测试环境、测试数据处理等方面的知识和技能。;;协作准备;;;提升沟通能力;专业背景;PART;测试自动化是指通过预先设定的程序或工具，对系统进行自动测试，并自动分析测试结果的过程。;性能测试工具;;20.4测试自动化执行;测试自动化结果