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摘要本文件規定了人工智能服務器系統,完成深度學習訓練及推理任務的性能(運行時間、能耗、實際吞吐率、能效、效率、彈性、承壓能力等)測試方法。

  【儀表網 行業標準】近日,由中國電子技術標準化研究院 、華為技術有限公司 、中國科學院軟件研究所 、北京航空航天大學 、浪潮電子信息產業股份有限公司等單位起草,TC28(全國信息技術標準化技術委員會)歸口的國家標準計劃《人工智能 服務器系統性能測試規范》征求意見稿已編制完成,現公開征求意見。
 
  當前具有代表性的通用 AI 測試基準、HPC 性能測試基準或服務器技術規范,如 MLPerf、AI Benchmark、benchcouncil、AI-HPL、Linpack、DAWNBENCH、T/CESA 1043-2019《面向深度學習的服務器規范》、GB/T 9813.3《計算機通用規范 第 3 部分:服務器》《人工智能芯片 面向云側的深度學習芯片測試指標與測試方法》以及 AIIA DNN benchmark 等,在 AI 服務器系統性能測試方面,仍存在一些未解決的問題。
 
  1) 通用服務器技術規范對 AI 服務器系統的性能測試的規定不深入、而且存在同質化傾向。在測試指標方面,僅端到端運行時間、能耗等不能準確反映AI 服務器系統。系統內部運行時效能方面,尚不存在標準化的測試方法。
 
  2) 通用 AI 性能測試,使用公眾可獲得的模型、數據集。它們與行業(如金融、醫療)實際使用的模型、數據有較大差異。通用測試的結果,對行業指導意義不強,行業業務在 AI 服務器系統計算設施上的運行效果,無直接評判依據。
 
  3) 當前的測試基準對測試科學(test technology)理論的實踐相對較薄弱。這些測試基準對性能的理解、解釋及測試方法僅限于穩定狀態運行時間,而未考慮真實運行環境及系統自身現實狀態。
 
  針對以上問題,該標準擬結合測試技術,在通用及行業應用兩方面,研究并標準化測試方法、用例,達到較為全面、準確的測試效果。
 
  人工智能服務器系統,包含人工智能服務器、集群和高性能計算設施等形態。人工智能服務器系統,是各類深度學習模型(包含大規模預訓練模型)的訓練和推理的核心載體,是各行業應用人工智能技術提升生產效率的核心工具。人工智能服務器系統專為處理人工智能計算任務設計,在架構、運算方式和用途用法上,與通用服務器系統有較大差別,其測試過程、負載和指標等,皆有獨特性。本文件提出人工智能服務器系統性能基準測試的方法,并對基準測試工具提出技術要求。
 
  本文件規定了人工智能服務器系統,完成深度學習訓練及推理任務的性能(運行時間、能耗、實際吞吐率、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器系統的性能評估。
 
  本文件內容框架如下:
 
  1. 測試類型
 
  a) 開放測試
 
  b) 封閉測試
 
  2. 訓練
 
  a) 訓練過程;
 
  b) 測試控制要素(含準確率門限、機器學習框架、混合精度訓練、訓練結果精度要求、數據讀入要求、數據預處理過程、數據遍歷要求、目標模型要求、超參選取規則、優化算法技術要求、損失函數技術要求、操作系統及環境要求等);
 
  c) 結果符合性(含元數據、結果模型一致性、訓練代碼要求、日志要求等)
 
  d) 場景(含通用及行業專用場景);
 
  e) 指標及獲取方法(含通用指標、測試學相關指標、行業專用指標等);
 
  f) 測試工具要求(構架、功能要求、公平性保障要求);
 
  3. 推理
 
  a) 推理過程;
 
  b) 測試控制要素(含作業到達控制、準確率、機器學習框架、量化、重訓練、數據預處理、數據后處理、數據遍歷、數據緩存、作業延誤及丟失控制、操作系統及環境要求等);
 
  c) 結果(含元數據、模型一致性要求、代碼技術要求、日志要求等);
 
  d) 場景(含通用及行業專用場景);
 
  e) 指標及獲取方法(含通用指標、測試學相關指標、行業專用指標);測試工具要求(構架、功能要求、公平性保障要求等)。
 
  更多內容詳情請見附件。

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