
使用場景
NVIDIA使用FlagPerf測試其A100芯片的性能。
百度PaddlePaddle團隊利用FlagPerf集成Llama模型進行性能評估。
華為昇思MindSpore團隊通過FlagPerf測試框架性能。
產品特色
構建多維度評測指標體系,包含性能指標、資源使用指標及生態適配能力指標。
支持多樣例場景及任務,覆蓋計算機視覺、自然語言處理等領域的30餘個經典模型。
支持多訓練框架及推理引擎,如PyTorch、TensorFlow,並與PaddlePaddle、MindSpore等國產框架合作。
支持多測試環境,綜合考察單卡、單機、多機性能。
嚴格審核參評代碼,確保測試過程公正、結果公平。
開源所有測試代碼,確保測試過程、數據可復現。
使用教程
1. 安裝docker和python環境。
2. 確保硬件驅動、網絡、硬件虛擬化等服務器基礎配置齊全。
3. 下載FlagPerf項目代碼並部署到服務器。
4. 修改機器配置文件,包括硬件配置和測試環境設置。
5. 啟動測試,根據需要選擇基礎規格評測、算子評測、訓練評測或推理評測。
6. 查看測試結果和日誌,分析AI硬件的性能表現。
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