GB/T 45079-2024 人工智能 深度学习框架多硬件平台适配技术规范

ICS35020

CCSL.60

中华人民共和国国家标准

GB/T45079—2024

人工智能深度学习框架多硬件平台

适配技术规范

Artificialintelligence—Technicalspecificationfordeeplearningframework

adaptiontomulti-hardwareplatform

2024-11-28发布2024-11-28实施

国家市场监督管理总局发布

国家标准化管理委员会

GB/T45079—2024

目次

前言

…………………………Ⅲ

范围

1………………………1

规范性引用文件

2…………………………1

术语和定义

3………………1

缩略语

4……………………2

环境要求

5…………………2

概述

5.1…………………2

训练框架与硬件平台适配环境要求

5.2………………2

推理框架与硬件平台适配环境要求

5.3………………3

适配接口要求

6……………3

概述

6.1…………………3

训练场景适配接口要求

6.2……………4

推理场景适配接口要求

6.3……………8

功能要求

7…………………10

训练场景适配功能要求

7.1……………10

推理场景适配功能要求

7.2……………10

测试方法

8…………………11

环境测试方法

8.1………………………11

接口测试方法

8.2………………………11

功能测试方法

8.3………………………12

附录资料性训练基础模型及评价指标

A()……………13

附录资料性推理模型及评价指标

B()…………………14

参考文献

……………………15

Ⅰ

GB/T45079—2024

前言

本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定

GB/T1.1—2020《1:》

起草

。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别专利的责任

。。

本文件由全国信息技术标准化技术委员会提出并归口

(SAC/TC28)。

本文件起草单位中国电子技术标准化研究院北京百度网讯科技有限公司浪潮电子信息产业股

:、、

份有限公司深圳云天励飞技术股份有限公司上海壁仞科技股份有限公司中国科学院软件研究所

、、、、

上海燧原科技股份有限公司北京智芯微电子科技有限公司浙江大华技术股份有限公司上海商汤智

、、、

能科技有限公司南京南瑞瑞腾科技有限责任公司平头哥上海半导体技术有限公司上海天数智芯

、、()、

半导体有限公司上海市人工智能行业协会龙芯中科合肥技术有限公司上海计算机软件技术开发

、、()、

中心青岛海信电子技术服务有限公司杭州海康威视数字技术股份有限公司中国铁建股份有限公司

、、、、

中铁第五勘察设计院集团有限公司广电运通集团股份有限公司北京航天自动控制研究所中国移动

、、、

通信集团有限公司南方电网人工智能科技有限公司西南科技大学美的集团上海有限公司罗克佳

、、、()、

华科技集团股份有限公司北京大学天津滨海人工智能创新中心中国南方电网有限责任公司上海

、、()、、

文鳐信息科技有限公司北京声智科技有限公司北京大学长沙计算与数字经济研究院北京电子数智

、、、

科技有限责任公司

。

本文件主要起草人徐洋马艳军马骋昊吴韶华董建高铁柱王志芳丁瑞全胡晓光杨雨泽

:、、、、、、、、、、

董乾王思善刘勇孔维生张行程石超高慧余雪松赵春昊鲍薇马珊珊李斌斌张强陈文捷

、、、、、、、、、、、、、、

刘微彭剑峰李栋郑中郭振华黄宇恒王丽娜秦日臻梁寿愚孟令中俞文心方贵明蔡亚森

、、、、、、、、、、、、、

李玮何源宏杨超田涛林志达林克全芮子文陈孝良吴岳

、、、、、、、、。

Ⅲ

GB/T45079—2024

人工智能深度学习框架多硬件平台

适配技术规范

1范围

本文件规定了在训练和推理场景下深度学习框架适配多硬件平台的技术要求描述了相应的测试

,,

方法

。

本文件适用于支持训练和推理功能的深度学习框架与多硬件平台完成适配以及深度学习框架与

,

硬件的适配效果评价也适用于指导人工智能软硬件适配过程

,。

注本文件不涉及硬件平台的技术要求

:。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款其中注日期的引用文

。,

件仅该日期对应的版本适用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改单适用于

,;,()

本文件

。

信息技术人工智能术语

GB/T41867

3术语和定义

界定的以及下列术语和定义适用于本文件

GB/T41867。

31

.

深度学习框架deeplearningframework

实现对人工智能算法开发封装数据调用以及计算资源使用的软件库

、、。

32

.

多硬件平台multi-hardwareplatform

包含多种人工智能加速处理器的可提供人工智能计算能力的硬件系统

。

33

.

适配多硬件平台multi-hardwareplatformadaption

深度学习框架可将多硬件平台作为计算资源完成深度学习模型训练与推理任务的活动

。

34

.

计算图computationalgraph

用来表示数学函数由节点和连接构成的有向图

,。

注1节点表示数学运算即算子

:,。

注2连接表示数学运算之间的依赖关系

:。

注3一个连接联通起始节点和终止节点

:。

来源有修改

[:ISO/IEC/IEEE24765:2017,3.1762.1,]

35

.

整图graph

用于描述某个深度学习特定任务的计算过程由一系列算子和张量组成的完整的计算图

,。

1