![CESA-2021-3-003《人工智能芯片 计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试指标与测试方法》团体标准(征求意见稿)编制说明_第1页](http://file4.renrendoc.com/view2/M03/18/2F/wKhkFmaPZN-AEyT6AAIREkyTYYY143.jpg)
![CESA-2021-3-003《人工智能芯片 计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试指标与测试方法》团体标准(征求意见稿)编制说明_第2页](http://file4.renrendoc.com/view2/M03/18/2F/wKhkFmaPZN-AEyT6AAIREkyTYYY1432.jpg)
![CESA-2021-3-003《人工智能芯片 计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试指标与测试方法》团体标准(征求意见稿)编制说明_第3页](http://file4.renrendoc.com/view2/M03/18/2F/wKhkFmaPZN-AEyT6AAIREkyTYYY1433.jpg)
![CESA-2021-3-003《人工智能芯片 计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试指标与测试方法》团体标准(征求意见稿)编制说明_第4页](http://file4.renrendoc.com/view2/M03/18/2F/wKhkFmaPZN-AEyT6AAIREkyTYYY1434.jpg)
![CESA-2021-3-003《人工智能芯片 计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试指标与测试方法》团体标准(征求意见稿)编制说明_第5页](http://file4.renrendoc.com/view2/M03/18/2F/wKhkFmaPZN-AEyT6AAIREkyTYYY1435.jpg)
版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
中国电子工业标准化技术协会
一、工作简况
1、任务来源
《⼈⼯智能芯片计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试指标与测试方
法》是中国电子工业标准化技术协会于2021年下达的团体标准制定项目,团标标
计划号CESA-2021-3-003。
2、标准编制的主要成员单位
本项目由上海商汤科技开发有限公司、中国电子技术标准研究院、上海阵量
智能科技有限公司、清华大学天津电子信息研究院、上海交通大学、中科寒武纪
科技股份有限公司、曙光信息产业股份有限公司、上海燧原科技有限公司、上海
壁仞智能科技有限公司、昆仑芯(北京)有限科技公司、澜起科技股份有限公司、
南京蓝洋智能科技有限公司、上海闻泰信息技术有限公司、沐曦集成电路(上海)
有限公司、海光信息技术股份有限公司、上海天数智芯半导体有限公司、上海登
临科技有限公司、北京仲宜信息技术有限公司等共同编制。
主要起草人包括:。
3、主要工作过程
1)2021年3月-5月,调研国内外人工智能芯片测试技术发展及芯片测试相
关标准、政策等,形成研究报告及草案大纲;
2)2021年6月9日,中国电子工业标准化技术协会组织人工智能芯片领域专
家在北京万寿宾馆对《人工智能芯片计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试
指标与测试方法》等两项团体标准项目进行立项论证。;
3)2021年7月26日,中国电子工业标准化技术协会发布立项通知,标准成
功立项;
中国电子工业标准化技术协会
4)2021年7月-9月,联合上海阵量智能科技有限公司、清华大学天津电子
信息研究院、上海交通大学、中科寒武纪科技股份有限公司等相关单位形成完整
的标准草案;
5)2021年9月15日,该项标准在ICPA智算联盟大会上进行讨论,来自16家
单位的40余名专家共同研讨,对标准架构、一致性、主要评测技术内容、测试方
法等方面提出了66条意见;
6)2021年10月,牵头单位整理汇总意见并进行修改;
7)2021年11月10日,该项标准召开第二次公开标准研讨会,对第一次会的
意见进行一一回复,同时对草案进行第二次意见征询;
8)2021年11月-12月,针对第二次讨论会收集到的意见进行处理;
9)2022年1月,形成公开征求意见稿。。
二、标准编制原则和确定主要内容的论据及解决的主要问题
1、编制原则
本标准的编制原则是:
a)通用性
按照本标准实现的计算机视觉芯片评测,便于用户使用,有利于主管部门的
测评、认证和管理。
b)实用性
根据我国国情、实际应用情况和国家有关政策编制本标准,使其在指导计算
机视觉训练芯片测评方面具有很强的实用性。
c)符合性
符合国家有关法律法规和已有标准规范的相关要求。
2、确定主要内容的依据
标准制定的依据为:
a)标准格式按照GB/T1.1—2020标准要求编写。
b)本标准制定参考以下标准:
T/CESA1119—2020人工智能芯片面向云侧的深度学习芯片测试指标与
测试方法
中国电子工业标准化技术协会
T/CESA1120—2020人工智能芯片面向边缘侧的深度学习芯片测试指标
与测试方法
T/CESA1121—2020人工智能芯片面向端侧的深度学习芯片测试指标与
测试方法
3、解决的主要问题
计算机视觉训练芯片的测评指标,主要包括基本技术规格、功能、性能、生
态与开放性等部分,在依据本文件进行测试的过程中:
a)涉及功能、性能等相关指标将通过第三方测试工具进行评测;
b)生态与开放性部分的指标将采信被测对象标称值及其他技术信息,作为
先进性的参考。
三、主要试验[或验证]情况分析
基于评测标准中间版本,先后对英伟达的V100、A100、寒武纪MLU290、海
光DCU-2、华为昇腾910NPU以及天数智芯BIv100进行了测试,从结果看,比较
客观的反映了相关芯片的情况。
四、知识产权情况说明
暂无。
五、产业化情况、推广应用论证和预期达到的经济效果
本评测标准主要适用于对人工智能视觉训练芯片进行评估与测试。人工智能
视觉计算是一项综合计算项目,涉及的处理内容相对复杂,从多个角度综合评估
一款芯片的实际能力水平,并考虑计算机视觉的细分应用场景,有效填补计算机
视觉训练芯片测评的标准空白。
目前已对多家产品进行了标准验证,接下来将在重点区域进行大规模的测试
论证。
本标准对于计算机视觉训练芯片的功能、性能、先进性等进行测评和引领,
将影响相关芯片设计、采购及整个产业的健康发展。
六、转化国际标准和国外先进标准情况
暂无。
七、与现行相关法律、法规、规章及相关标准的协调性
中国电子工业标准化技术协会
与国内相关标准间的关系:目前行业测试应用较广泛的标准主要有T/CESA
1119—2020《人工智能芯片面向云侧的深度学习芯片测试指标与测试方法》、
T/CESA1120—2020《人工智能芯片面向边缘侧的深度学习芯片测试指标与测
试方法》、T/CESA1121—2020《人工智能芯片面向端侧的深度学习芯片测
试指标与测试方法》三项标准,本标准主要是面向计算机视觉应用细分领域,在
结合以上标准的基本测试指标基础上,细化出针对计算机视觉训练芯片的测试指
标及方法。
八、重大分歧意见的处理经过和依据
无。
九、贯彻标准的要求和措施建议
无。
十、替代或废止现行相关标准的建议
无。
十一、其它应予说明的事项
无。
《人工智能芯片计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试指标与测试方法》
团体标准编制起草组
2022-1-26
中国电子工业标准化技术协会
中国电子工业标准化技术协会
一、工作简况
1、任务来源
《⼈⼯智能芯片计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试指标与测试方
法》是中国电子工业标准化技术协会于2021年下达的团体标准制定项目,团标标
计划号CESA-2021-3-003。
2、标准编制的主要成员单位
本项目由上海商汤科技开发有限公司、中国电子技术标准研究院、上海阵量
智能科技有限公司、清华大学天津电子信息研究院、上海交通大学、中科寒武纪
科技股份有限公司、曙光信息产业股份有限公司、上海燧原科技有限公司、上海
壁仞智能科技有限公司、昆仑芯(北京)有限科技公司、澜起科技股份有限公司、
南京蓝洋智能科技有限公司、上海闻泰信息技术有限公司、沐曦集成电路(上海)
有限公司、海光信息技术股份有限公司、上海天数智芯半导体有限公司、上海登
临科技有限公司、北京仲宜信息技术有限公司等共同编制。
主要起草人包括:。
3、主要工作过程
1)2021年3月-5月,调研国内外人工智能芯片测试技术发展及芯片测试相
关标准、政策等,形成研究报告及草案大纲;
2)2021年6月9日,中国电子工业标准化技术协会组织人工智能芯片领域专
家在北京万寿宾馆对《人工智能芯片计算机视觉训练用云侧深度学习芯片测试
指标与测试方法》等两项团体标准项目进行立项论证。;
3)2021年7月26日,中国电子工业标准化技术协会发布立项通知,标准成
功立项;
中国电子工业标准化技术协会
4)2021年7月-9月,联合上海阵量智能科技有限公司、清华大学天津电子
信息研究院、上海交通大学、中科寒武纪科技股份有限公司等相关单位形成完整
的标准草案;
5)2021年9月15日,该项标准在ICPA智算联盟大会上进行讨论,来自16家
单位的40余名专家共同研讨,对标准架构、一致性、主要评测技术内容、测试方
法等方面提出了66条意见;
6)2021年10月,牵头单位整理汇总意见并进行修改;
7)2021年11月10日,该项标准召开第二次公开标准研讨会,对第一次会的
意见进行一一回复,同时对草案进行第二次意见征询;
8)2021年11月-12月,针对第二次讨论会收集到的意见进行处理;
9)2022年1月,形成公开征求意见稿。。
二、标准编制原则和确定主要内容的论据及解决的主要问题
1、编制原则
本标准的编制原则是:
a)通用性
按照本标准实现的计算机视觉芯片评测,便于用户使用,有利于主管部门的
测评、认证和管理。
b)实用性
根据我国国情、实际应用情况和国家有关政策编制本标准,使其在指导计算
机视觉训练芯片测评方面具有很强的实用性。
c)符合性
符合国家有关法律法规和已有标准规范的相关要求。
2、确定主要内容的依据
标准制定的依据为:
a)标准格式按照GB/T1.1—2020标准要求编写。
b)本标准制定参考以下标准:
T/CESA1119—2020人工智能芯片面向云侧的深度学习芯片测试指标与
测试方法
中国电子工业标准化技术协会
T/CESA1120—2020人工智能芯片面向边缘侧的深度学习芯片测试指标
与测试方法
T/CESA1121—2020人工智能芯片面向端侧的深度学习芯片测试指标与
测试方法
3、解决的主要问题
计算机视觉训练芯片的测评指标,主要包括基本技术规格、功能、性能、生
态与开放性等部分,在依据本文件进行测试的过程中:
a)涉及功能、性能等相关指标将通过第三方测试工具进行评测;
b)生态与开放性部分的指标将采信被测对象标称值及其他技术信息,作为
先进性的参考。
三、主要试验[或验证]情况分析
基于评测标准中间版本,先后对英伟达的V100、A100、寒武纪MLU290、海
光DCU-2、华为昇腾910NPU以及天数智芯BIv100进行了测试,从结果看,比较
客观的反映了相关芯片的情况。
四、知识产权情况说明
暂无。
五、产业化情况、推广应用论证和预期达到的经济效果
本评测标准主要适用于对人工智能视觉训练芯片进行评估与测试。人工智能
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 空气动力学仿真技术:计算流体力学(CFD):网格生成技术
- 《指南》背景下幼儿学习品质现状研究
- 平面镜成像 2024-2025学年人教版(2024)物理八年级上册
- 一级人工智能训练师(高级技师)职业技能等级认定考试题库-上(单选题部分)
- 全国职业院校技能大赛中职(护理技能赛项)考试题库-4儿科护理部分
- 家庭用药知识考试题库200题(含答案)
- 保安员资格证考试试卷及答案六
- 中班教案圆圆歌
- 学生综合测评系统
- 国际贸易完整的报价单
- 文科学术规范与学术论文写作课件
- 强阿片类药物的比较
- 《窦娥冤》《雷雨》《哈姆莱特》群文阅读教学设计、2022-2023学年统编版高中语文必修下册
- 北师大版四年级下册数学第一单元 小数的意义和加减法 测试卷及答案【考点梳理】
- 社会团体财务报表
- 2021年10月23日陕西省宝鸡市遴选笔试真题及答案解析
- 机电安装工程施工安全风险清单
- 消防安全危险源及处置措施
- 重症医学科医疗质量管理与持续改进活动记录本(范本模板)
- DB13T 5652.3-2023 节水型单位评价导则 第3部分:宾馆
- 教师职称考试新课程理论考试模拟试题(答案)
评论
0/150
提交评论