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