《信息技術人工智能平臺計算資源規范GB/T42018-2022》詳細解讀contents目錄1范圍2規范性引用文件3術語和定義4縮略語5概述6技術要求contents目錄6.1物理計算資源6.2虛擬計算資源7測試方法7.1通用特性7.2物理計算資源7.3虛擬計算資源附錄A(資料性)人工智能平臺物理計算資源測試方法與技術要求的對應關系contents目錄附錄B(資料性)物理計算資源測試系統的配置附錄C(規范性)訓練和推理測試模型參考文獻011范圍涵蓋了監督學習、無監督學習、深度學習等各種機器學習技術所需的計算資源規范。機器學習涉及語音識別、文本分析、機器翻譯等自然語言處理任務的計算資源需求。自然語言處理包括圖像處理、目標檢測、人臉識別等計算機視覺應用的計算資源標準。計算機視覺本規范適用的技術領域010203為云平臺提供人工智能計算資源的配置和管理指南。云平臺針對邊緣計算環境中的人工智能應用，提供合適的計算資源規范。邊緣計算滿足企業級人工智能應用對高性能計算資源的需求，確保穩定、高效的運行。企業級應用本規范適用的場景定義計算資源的技術要求和測試方法明確人工智能平臺所需的硬件和軟件資源，以及相應的性能測試方法。規范的主要內容和目標提高人工智能系統的互操作性和可擴展性通過統一的計算資源規范，促進不同系統之間的兼容性和可擴展性。降低人工智能應用的開發和部署成本提供標準化的計算資源配置，減少不必要的資源浪費，降低應用開發和部署的成本。022規范性引用文件GB/T22239此標準關注個人信息安全，確保在處理個人信息時符合相關法規要求。GB/T35273GB/T35291這個標準定義了信息技術產品的通用安全要求，為人工智能平臺提供基礎安全保障。該標準主要涉及到信息安全技術，為人工智能平臺提供安全指導。引用文件概述引用文件的重要性確保合規性通過引用這些規范性文件，可以確保人工智能平臺在設計、開發和運營過程中符合國家和行業標準，避免因違規操作而帶來的法律風險。提升安全性這些規范性文件為人工智能平臺提供了全面的安全指導，有助于提升平臺的安全防護能力，保護用戶數據和信息安全。促進標準化發展通過遵循這些規范性文件，可以推動人工智能行業的標準化發展，提高整個行業的水平和競爭力。033術語和定義人工智能基礎概念指利用數字技術、通過特定算法模型處理和分析數據，模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法和技術體系。人工智能主要特征包括感知能力、記憶與思維能力、學習與自適應能力、行為決策能力等。3.1人工智能指為實現人工智能應用提供計算能力的各種軟硬件資源的總稱。平臺計算資源定義包括處理器、存儲器、加速器、網絡設備等硬件資源，以及操作系統、中間件、算法庫等軟件資源。平臺計算資源分類3.2平臺計算資源引用文件范圍列出本文件所引用的所有標準、規范和指南等文件，以確保術語和定義的準確性和一致性。引用文件目的說明引用文件對于理解本文件內容的重要性和必要性，幫助讀者更好地理解和應用本規范。3.3規范性引用文件044縮略語常見縮略語解釋人工智能（ArtificialIntelligence），是指使計算機系統能夠執行人類智能任務的技術。AI機器學習（MachineLearning），是人工智能的一個分支，通過訓練讓計算機系統具備預測和決策能力。圖形處理器（GraphicsProcessingUnit），一種專門用于圖形處理的處理器，也廣泛應用于人工智能計算。ML深度學習（DeepLearning），是機器學習的一個分支，利用神經網絡模型處理大規模數據，實現更高級別的人工智能。DL01020403GPU縮略語在標準中的應用在《信息技術人工智能平臺計算資源規范GB/T42018-2022》中，AI、ML、DL等縮略語被廣泛應用于描述人工智能技術的相關要求和規范。GPU作為一種重要的計算資源，在標準中也有詳細的規范和要求，包括其性能、配置、管理等方面。縮略語的重要性縮略語的使用可以簡化復雜的術語，提高文本的可讀性和交流效率。在人工智能領域，縮略語已經成為專業人士之間交流的重要工具，有助于快速準確地傳達信息。055概述背景隨著人工智能技術的快速發展，計算資源作為支撐其應用的重要基礎，亟需進行規范化管理。目的5.1規范制定的背景和目的本規范旨在明確人工智能平臺計算資源的術語和定義，規定計算資源的技術要求，為人工智能系統的研發、部署和運維提供指導。0102范圍本規范適用于各類組織在構建、使用和管理人工智能平臺計算資源時的相關活動。對象包括人工智能平臺提供商、使用方以及第三方評估機構等。5.2規范適用的范圍和對象核心內容規范詳細闡述了計算資源的基本概念、分類、技術要求以及測試評估方法等方面內容。亮點本規范創新性地提出了針對人工智能平臺計算資源的性能評估指標和評估方法，為行業提供了統一、可操作的參考標準。5.3規范的核心內容和亮點5.4實施本規范的意義和影響影響本規范的實施將對人工智能產業鏈上下游企業產生積極影響，促進技術創新和產業升級，同時也有助于保障國家信息安全和自主可控。意義實施本規范有助于提高人工智能平臺計算資源的管理水平，推動行業健康發展，降低企業研發和運維成本，提升人工智能系統的性能和穩定性。066技術要求處理器性能應滿足人工智能應用對處理器計算能力的要求，包括處理速度、核心數量等。內存性能應提供足夠的內存容量和帶寬，以支持高效的數據處理和存儲。存儲性能應具備高吞吐量和低延遲的存儲系統，確保數據的快速讀寫。網絡性能應提供高速、穩定的網絡連接，以滿足數據傳輸和通信的需求。6.1計算資源性能要求應采用高質量的硬件設備，確保其穩定性和耐用性。硬件可靠性應實施有效的數據備份和恢復策略，以防止數據丟失和損壞。數據可靠性應設計合理的系統架構和容錯機制，以提高整體系統的可靠性。系統可靠性6.2計算資源可靠性要求6.3計算資源安全性要求物理安全應確保計算資源的物理環境安全，包括設備安全、場地安全等。網絡安全應采取網絡安全措施，如防火墻、入侵檢測等，以保護計算資源免受網絡攻擊。數據安全應實施數據加密、訪問控制等安全措施，確保數據的機密性和完整性。系統安全應建立完善的系統安全管理制度和技術手段，以防止系統被非法入侵和破壞。應提供對計算資源進行實時監控的功能，包括資源使用情況、性能指標等。應具備靈活的資源調度機制，以根據應用需求合理分配計算資源。應建立故障檢測和恢復機制，及時發現并處理計算資源中的故障。應提供對計算資源進行配置管理的功能，包括硬件配置、軟件配置等。6.4計算資源可管理性要求資源監控資源調度故障管理配置管理076.1物理計算資源重要性：物理計算資源是人工智能平臺的基石，它們的性能直接影響到平臺的整體性能和效率。選擇合適的物理計算資源對于構建一個高效、穩定的人工智能平臺至關重要。02技術要求：根據GB/T42018-2022規范，物理計算資源需要滿足一定的技術要求，包括但不限于處理器性能、內存容量、存儲速度等。這些要求確保了物理計算資源能夠提供足夠的計算能力，以滿足人工智能應用的需求。03測試方法：規范中還提供了對物理計算資源的測試方法，以確保其性能和穩定性達到預定標準。這些測試方法包括性能測試、可靠性測試、兼容性測試等，旨在全面評估物理計算資源的各項指標。04定義與范疇：物理計算資源是指構成人工智能平臺的實體設備，包括但不限于人工智能服務器、人工智能加速卡、人工智能加速模組等。這些資源為人工智能應用提供基礎的信息處理能力，如存儲和計算。016.1物理計算資源086.2虛擬計算資源定義與特性虛擬計算資源是基于實體計算資源，如人工智能服務器、加速卡等，經過抽象后形成的邏輯計算資源。這種抽象過程在一定程度上屏蔽了異構性，使得不同物理設備之間的差異對上層應用變得透明。優勢與應用虛擬計算資源的優勢在于其靈活性、可擴展性和高效性。通過虛擬化技術，可以將物理設備的計算能力進行池化，實現資源的動態分配和管理。這對于提高資源利用率、降低能耗以及實現快速部署和遷移具有重要意義。在人工智能平臺中，虛擬計算資源被廣泛應用于云計算、大數據處理、機器學習等領域。6.2虛擬計算資源技術要求與標準根據GB/T42018-2022規范，虛擬計算資源需要滿足一定的技術要求，包括兼容性、性能、安全性等方面。此外，規范還提供了對虛擬計算資源的測試方法，以確保其質量和穩定性。發展趨勢隨著云計算和虛擬化技術的不斷發展，虛擬計算資源在人工智能領域的應用將更加廣泛。未來，我們可以期待更加智能、高效的虛擬計算資源解決方案，以滿足不斷增長的人工智能計算需求。同時，隨著技術的不斷進步，虛擬計算資源的性能也將得到進一步提升。6.2虛擬計算資源“097測試方法響應時間測試測量系統對請求的響應時間，確保系統能夠及時響應用戶請求。吞吐量測試測試系統在一定時間內能夠處理的最大請求數量，以評估系統的處理能力。并發用戶數測試測試系統能夠同時處理的最大用戶數，以驗證系統的并發性能。0302017.1性能測試VS通過長時間運行系統，檢查系統是否會出現故障或性能下降。異常處理測試模擬系統異常情況，測試系統是否能夠正確處理并恢復。長時間運行測試7.2可靠性測試身份驗證測試測試系統的身份驗證機制是否有效，防止未經授權的訪問。數據加密測試檢查系統是否對數據進行加密處理，以保護用戶數據的隱私和安全。漏洞掃描測試使用專業的漏洞掃描工具對系統進行掃描，發現潛在的安全漏洞。7.3安全性測試7.4可用性測試可訪問性測試確保系統能夠被不同設備和瀏覽器的用戶正常訪問。易用性測試測試系統的操作界面是否簡潔明了，易于用戶使用。107.1通用特性平臺應支持通過增加計算節點來線性提高計算能力。橫向擴展平臺應支持單個計算節點的性能升級，如CPU、內存和存儲等資源的擴展。縱向擴展可擴展性應提供直觀、友好的用戶界面，降低用戶使用難度。用戶界面應提供豐富的API和SDK，便于用戶進行二次開發和集成。操作便捷易用性數據可靠性平臺應采用數據冗余、備份和恢復機制，確保數據的完整性和可靠性。系統穩定性平臺應具備高可用性和容錯能力，確保在部分節點故障時仍能提供穩定的服務。可靠性安全性應提供嚴格的用戶身份認證和權限管理機制，確保只有授權用戶才能訪問平臺資源。訪問控制平臺應采用加密技術對用戶數據進行保護，防止數據泄露和非法訪問。數據安全117.2物理計算資源7.2物理計算資源物理計算資源定義01指構成人工智能平臺的實體計算設備，包括但不限于人工智能服務器、人工智能加速卡及人工智能加速模組等。重要性02物理計算資源是人工智能平臺實現高效能計算處理能力的基石，直接影響平臺性能與任務執行效率。技術要求03為確保物理計算資源滿足人工智能應用需求，本規范提出了相應的技術要求，涉及計算能力、存儲能力、數據傳輸速率等多個方面。測試方法04規范中詳細描述了針對物理計算資源的測試方法，包括基準性能測試、穩定性測試以及兼容性測試等，以確保資源在實際應用中的可靠性與穩定性。127.3虛擬計算資源定義與概述虛擬計算資源是指基于實體計算資源（如物理服務器、存儲設備等）經過抽象和虛擬化技術處理后形成的邏輯計算資源。這些資源在物理層面上可能分散于不同的硬件設備上，但通過虛擬化技術的整合，可以對外呈現為統一的、可靈活調配的計算資源池。特點與優勢虛擬計算資源具有高度的靈活性和可擴展性，可以根據應用需求動態地分配和調整資源。此外，虛擬化技術還可以提高硬件資源的利用率，降低能耗和運營成本，同時簡化系統管理和維護工作。7.3虛擬計算資源7.3虛擬計算資源技術要求為確保虛擬計算資源的性能和穩定性，GB/T42018-2022標準對虛擬計算資源提出了一系列技術要求，包括虛擬化技術的選擇、虛擬資源的創建與管理、虛擬資源與物理資源的映射關系、虛擬資源的性能監控與調優等方面。應用場景虛擬計算資源在人工智能平臺中扮演著重要角色，特別是在云計算、邊緣計算等場景中。通過虛擬化技術，可以將分散的物理計算資源整合為統一的虛擬資源池，為人工智能應用提供彈性可擴展的計算能力。同時，虛擬化技術還可以實現計算資源的隔離和共享，提高系統的安全性和多租戶支持能力。13附錄A(資料性)人工智能平臺物理計算資源測試方法與技術要求的對應關系基準性能測試通過運行特定的基準測試程序，評估計算資源的性能表現，如CPU運算速度、內存讀寫速度等。測試方法穩定性測試長時間運行測試程序，檢查計算資源在高負載下的穩定性和可靠性。兼容性測試驗證計算資源是否能夠支持各種不同類型的人工智能模型和算法。處理器要求對應基準性能測試中的內存讀寫速度指標，以及穩定性測試中的內存穩定性要求，確保內存具備高速讀寫和穩定運行的能力。內存要求存儲要求對應基準性能測試中的CPU運算速度指標，確保處理器具備足夠的計算能力。對應兼容性測試中的網絡通信要求，確保計算資源具備高效、穩定的網絡通信能力，以支持分布式計算和數據傳輸需求。對應穩定性測試中的數據存儲穩定性要求，確保存儲設備在高負載下能夠穩定運行，并保障數據的完整性和安全性。技術要求對應關系網絡要求14附錄B(資料性)物理計算資源測試系統的配置測試系統硬件配置01應選用高性能服務器，配置包括多核處理器、大容量內存、高速存儲等，以支持大規模數據處理和高并發訪問。需配備高性能網絡設備，如交換機、路由器等，確保測試系統內部及與外部網絡的高速、穩定連接。應選用多種類型和配置的終端設備，包括個人電腦、智能手機、平板電腦等，以模擬不同用戶和場景下的計算資源需求。0203服務器配置網絡設備配置測試終端設備01操作系統選擇測試系統應支持多種主流操作系統，如Windows、Linux、Android等，以適應不同應用和開發環境的需求。測試工具與軟件需安裝專業的測試工具和軟件，用于對物理計算資源進行性能測試、壓力測試、穩定性測試等，確保資源的可靠性和高效性。數據管理與分析軟件應配備數據管理和分析軟件，用于收集、存儲、處理和分析測試過程中產生的數據，為優化資源配置提供依據。測試系統軟件配置0203網絡環境搭建需搭建穩定的網絡環境，模擬實際使用中可能出現的網絡延遲、丟包等情況，以測試物理計算資源在網絡不穩定條件下的性能表現。01.測試環境搭建與配置測試數據準備應準備充足的測試數據，包括不同類型、不同大小的數據集，以模擬實際應用中的數據處理需求。02.安全與防護措施測試系統應采取必要的安全和防護措施，