算力应用场景与智算芯片的适配评估方法、设备及产品

本申请提出一种算力应用场景与智算芯片的适配评估方法、设备及产品，该方法基于算力应用场景中智算模型包括的各算子的计算量，预测智算模型应用于设定行业时所需的模型计算算力；以及，基于各算子的参数量，计算智算模型被训推时所需的模型显存存储量；基于模型计算算力、模型显存存储量和各智算芯片中用于描述智算芯片的性能的芯片参数，计算各智算芯片完成智算模型的训推所需的最少训推时间；基于完成智算模型的训推时各智算芯片的成本和各智算芯片的最少训推时间，确定与智算模型适配的智算芯片选型方案。相对于相关技术，节省了购买智算芯片的成本，同时即使是MLPerf基准中未囊括的智算模型，也能获得与该智算模型适配的最佳的芯片选型方案。