检测项目

1.压缩效果评估：模型参数量减少比例、浮点运算量优化程度、内存占用压缩比率。

2.精度保持测试：顶一准确率变化、顶五准确率变化、平均精度损失评估。

3.推理速度测试：单次前向传播耗时、批量处理吞吐量、实时响应延迟。

4.资源消耗检测：中央处理器占用率、图形处理器占用率、功耗水平监测。

5.量化性能验证：整数量化效果、混合精度量化效果、低比特量化稳定性。

6.剪枝策略评估：结构化剪枝影响、非结构化剪枝影响、稀疏度分布均匀性。

7.知识蒸馏测试：教师模型到学生模型转移效率、蒸馏后知识保留程度。

8.鲁棒性检测：噪声干扰下的输出稳定性、输入扰动容忍度、对抗样本抵抗能力。

9.兼容性验证：不同硬件平台适配性、跨框架部署兼容性、操作系统环境适应性。

10.泛化能力评估：未见数据集上的表现、新场景迁移性能、长期运行稳定性。

11.可视化分析：特征图变化对比、权重分布统计、激活值范围监测。

检测范围

图像分类模型、目标检测模型、自然语言处理模型、语音识别模型、推荐系统模型、生成式对抗网络、Transformer架构模型、卷积神经网络模型、循环神经网络模型、轻量级移动端模型、边缘计算专用模型、多模态融合模型、强化学习策略模型、语义分割模型、姿态估计模型

检测设备

1.高性能计算服务器：用于模拟大规模模型训练与压缩环境，支持多核并行计算。

2.边缘设备模拟平台：测试模型在资源受限设备上的实际部署性能。

3.图形处理器加速卡：评估压缩模型在图形处理器上的加速效果与功耗。

4.精度分析工作站：进行浮点与定点计算结果对比及误差量化。

5.功耗监测仪器：实时记录模型运行过程中的能耗数据。

6.网络延迟模拟器：测试不同网络条件下模型推理响应时间。

7.多平台兼容测试床：验证模型在多种硬件架构间的移植效果。

8.数据采集分析系统：收集并统计模型各层激活值与权重分布。

9.温度控制测试箱：模拟不同工作温度下压缩模型的稳定性。

10.可视化显示设备：辅助呈现模型结构变化与性能指标对比图表。