
使用场景
NVIDIA使用FlagPerf测试其A100芯片的性能。
百度PaddlePaddle团队利用FlagPerf集成Llama模型进行性能评估。
华为昇思MindSpore团队通过FlagPerf测试框架性能。
产品特色
构建多维度评测指标体系,包含性能指标、资源使用指标及生态适配能力指标。
支持多样例场景及任务,覆盖计算机视觉、自然语言处理等领域的30余个经典模型。
支持多训练框架及推理引擎,如PyTorch、TensorFlow,并与PaddlePaddle、MindSpore等国产框架合作。
支持多测试环境,综合考察单卡、单机、多机性能。
严格审核参评代码,确保测试过程公正、结果公平。
开源所有测试代码,确保测试过程、数据可复现。
使用教程
1. 安装docker和python环境。
2. 确保硬件驱动、网络、硬件虚拟化等服务器基础配置齐全。
3. 下载FlagPerf项目代码并部署到服务器。
4. 修改机器配置文件,包括硬件配置和测试环境设置。
5. 启动测试,根据需要选择基础规格评测、算子评测、训练评测或推理评测。
6. 查看测试结果和日志,分析AI硬件的性能表现。
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