推理引擎测试

检测项目

1. 推理延迟(P99延迟≤30ms)

2. 吞吐量(≥1000qps@FP16)

3. 精度损失(INT8量化后精度偏差≤1%)

4. 显存占用峰值(≤批次规格×模型参数量)

5. 并发处理能力(最大并发请求数≥64)

检测范围

1. ONNX格式模型：ResNet50/BERT-Base

2. TensorFlow模型：SavedModel/PB格式

3. PyTorch模型：TorchScript/PT格式

4. 大语言模型：LLaMA2-7B/Mistral-7B

5. 多模态模型：CLIP/BLIP-2视觉语言模型

检测方法

1. ISO/IEC 23053:2022 人工智能框架概述框架

2. MLPerf Inference v4.0 基准测试规范

3. ISO/IEC TR 24028:2020 AI可信赖性概述

4. GB/T 42018-2022 人工智能服务能力成熟度评估参考模型

5. IEEE P7001-2021 透明自治系统伦理考量标准

检测设备

1. GPU推理服务器(NVIDIA DGX H100)：8×H100 80GB SXM5

2. 边缘推理设备(NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB)：INT8算率275TOPS

3. AI推理加速卡(Intel Habana Gaudi2)：BF16算率465TOPS

4. 模型分析工具(NVIDIA Nsight Systems)：GPU kernel级追踪

5. 性能监控平台(DCGM Exporter + Prometheus)：实时GPU指标采集

6. 推理服务引擎(TensorRT-LLM v0.7)：支持PagedAttention

7. 量化校准工具(NVIDIA AMMO)：PTQ/QAT量化流程

8. 网络分析仪(Ixia XGS12H)：吞吐量测试10/25/100GbE

9. 功耗分析仪(Yokogawa WT5000)：精度±0.01%

以上是与"推理引擎测试"相关的简单介绍，具体试验/检测周期、检测方法和仪器选择会根据具体的检测要求和标准而有所不同。北检检测技术研究院将根据客户需求合理的制定试验方案。