摘要
本发明公开了一种多维度协同的AI训练处理器基准评测装置及方法,端到端性能测评通过标准化训练流程获取TTA与吞吐量指标;算子支持程度测评采用动态参数生成技术评估计算密集型和访存密集型算子的加速比与浮点性能利用率;能耗测评基于稳态功耗监测计算功耗延迟积。最终通过层次分析模型与模糊理论将多维指标整合,采用四段式隶属度函数实现等级映射,结合矩阵运算完成多层级聚合评价。本发明创新性地整合了性能、算子支持度和能效三大维度,通过自动化容器部署、动态参数生成和稳态功耗监测技术,解决了异构AI处理器评测指标单一、环境依赖性强的问题,为处理器选型提供全面、可量化的评估依据。
技术关键词
评测方法
层次分析模型
功耗监测方法
指标
处理器
评测装置
隶属度函数
基准
深度学习框架
消除噪声干扰
矩阵
稳态
生成随机
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均匀分布方法
镜像仓库
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