一种面向CPU和GPU的算力资源度量方法

本发明公开了一种面向CPU和GPU的算力资源度量方法。该方法包括：在客户端的每一个设备上，获取每一设备的硬件类型，其中，每一设备的硬件类型为CPU芯片或GPU芯片；在每一设备上部署若干个基准模型和每一基准模型对应的数据集；当每一设备调用其每一基准模型对应的函数时。本发明解决了现有技术中基于资源属性的加权度量方式，虽然计算方式简单高效，但不能反映算力资源的真实使用中的算力情况，基于人工智能基准模型的时间测试方式，虽然有运行时间结果排名，但不能直观地反映算力情况，导致对智能设备的算力值评估不准确的技术问题。