检测项目

1. 采样步数压缩比(≥8:1)

2. FID退化值(≤5.0)

3. 师生输出KL散度(≤0.1)

4. 梯度匹配余弦相似度(≥0.95)

5. 蒸馏后推理延迟(≤50ms/样本)

检测范围

1. 扩散模型渐进蒸馏系统:2-step到1024-step

2. 文本生成模型蒸馏:GPT类自回归

3. 图像分类ResNet蒸馏:ImageNet

4. 语言模型知识蒸馏:BERT-Tiny

5. 语音合成蒸馏模块:VITS模型

检测方法

1. GB/T 42018-2022 人工智能 服务能力评估

2. ISO/IEC 23053-2022 人工智能系统框架

3. GB/T 25000.51-2016 系统与软件质量要求和评价

4. ISO/IEC 23894-2023 人工智能风险管理

5. GB/T 42755-2023 人工智能 面向机器学习

检测设备

1. GPU推理服务器(Dell PowerEdge R760):4×A100 40GB

2. AI芯片测试平台(NVIDIA DGX H100):8×H100 80GB

3. 高速存储(DDN AI400X2):4PB NVMe

4. 网络分析仪(Spirent TestCenter C50):100GbE

5. 逻辑分析仪(Keysight 16860A):34通道

6. 高速示波器(Tektronix DPO75902SX):75GHz

7. 功率分析仪(Yokogawa WT1806E):0.05%精度

8. 数据采集系统(NI PXIe-1095):14通道

9. 温度试验箱(Espec T-240):-70~180℃

10. 服务器负载测试仪(Ixia xCellarius):4×100GbE