大规模人工智能算力基准测试程序AIPerf简介

随着人工智能在多个领域的迅猛发展和大规模算力的普及，公众对简单有效的指标来评估系统的人工智能性能有着迫切的需求。一个优秀的评估指标，不仅能够反映系统的实时性能，还能为整个高性能人工智能领域的发展提供有力的参考。在这样的背景下，一个适应性强、生动有效的指标显得尤为重要，它能引领人工智能领域的健康持续发展。

传统的计算机评测方法和体系与当前人工智能领域的需求并不完全匹配。例如，被广泛采用的高性能计算机双精度浮点运算性能基准评测程序LINPACK，主要依据其值进行排名，但典型的人工智能应用却更多地聚焦于单精度浮点数或半精度浮点数的运算。这表明在评估人工智能算力的过程中，我们需要一个更加贴合实际需求的评估工具。

对于大规模的人工智能算力来说，制定一个简单有效的指标和测试方法是一项艰巨的任务。大部分单独的人工智能训练任务并不能完全满足全机上百张卡规模的计算需求。这意味着，一个好的测试程序必须能够适应规模的变化，真正反映出集群的实际性能。准确率的判定和计算也是大规模人工智能算力评测与传统高性能计算基准评测之间的显著区别。如何设置合理的测试场景、如何确保测试的公正性和准确性，都是我们需要面对的问题。

针对这些问题，各大企业、高校和相关组织在人工智能性能基准测试领域已经做出了积极的。例如，MLPerf等基准评测程序已经在市场上得到了一定的认可。这些现有的方案仍然面临着一些挑战。例如，MLPerf在规模扩展上遇到了瓶颈，难以准确评估不同规模系统的人工智能算力差异。这凸显了当前市场上对一个新的、更加全面的人工智能算力基准测试程序的需求。

在这样的背景下，AIPerf应运而生。作为清华大学设计研制的人工智能算力基准测试程序，AIPerf旨在解决上述问题，提供一个统一、可变的、具有实际人工智能意义的评测指标。其设计目标包括统一分数、可变的问题规模、具有实际的人工智能意义以及包含必要的多机通信。这些设计目标确保了AIPerf能够适应不同的系统规模，准确反映系统的人工智能性能。AIPerf的构建基于当前流行的人工智能应用，确保其测试结果具有实际的人工智能意义。

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