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本文件规定了对云侧深度学习芯片进行功能、性能测试的测试指标、测试方法和要求,适用于云侧深度学习芯片。本文件只规定云侧深度学习芯片基准测试的一般原则。本文件适用于第三方机构对云侧深度学习芯片进行性能测试与评估,也适用于云侧深度学习芯片产品的采购、设计。云侧芯片并不必须具备训练能力。
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本标准规定了小样本机器学习算法在不同场景情况下的样本量及算法的要求,适用于小样本机器学习相关产品。
本文件规定了对边缘侧深度学习芯片进行功能、性能测试的测试指标、测试方法和要求,适用于边缘侧深度学习芯片。本文件只规定边缘侧深度学习芯片基准测试的一般原则。本文件适用于第三方机构对边缘侧深度学习芯片进行性能测试与评估,也适用于边缘侧深度学习芯片产品的采购、设计。边缘侧芯片并不必须具备训练能力。
本文件规定了对端侧深度学习芯片进行功能、性能测试的测试指标、测试方法和要求,适用于端侧深度学习芯片。本文件只规定端侧深度学习芯片基准测试的一般原则。本文件适用于第三方机构对端侧深度学习芯片进行性能测试与评估,也适用于端侧深度学习芯片产品的采购、设计。
本文件确立了人工智能计算机视觉算法与深度学习框架的接口类型,规定了接口功能及技术要求。本文件适用于基于深度学习的计算机视觉算法开发和应用过程中所涉及应用编程接口的适配和调用。
本标准主要构建基于深度学习的快速求解器,加速科学研究与最优设计。用户可通过直接的数据驱动、直接的物理驱动或二者结合的混合驱动,利用内置或自定义的神经网络模型构造计算图,结合多GPU并行策略,实现高性能仿真计算。
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本标准规定了机器学习模型及系统的质量要素,提供了机器学习模型及系统的质量测试指标体系以及相应的测试方法,适用于机器学习模型及系统的设计、研发及质量评价,用户可根据具体的机器学习模型选择合适的质量测试指标。
本文件规定了计算机视觉领域面向云侧的深度学习训练芯片功能及性能各相关指标的技术要求,并描述了对应的测试方法。本文件适用于芯片生产厂商、应用厂商及第三方机构对计算机视觉领域面向云侧的深度学习训练芯片(包含AI芯片模组和AI加速卡等形态)进行设计、采购、评测。
本文件规定了计算机视觉领域面向云侧的深度学习推理芯片的功能及性能指标的技术要求,并描述了对应的测试方法。本文件适用于芯片生产厂商、应用厂商及第三方机构对计算机视觉领域面向云侧的深度学习推理芯片(包含AI芯片模组和AI加速卡等形态)进行设计、采购、评测。
本文件同时适用于服务商提供的公有云服务产品和私有云软件产品,即面向公共用户提供公有云服务和私有环境下的软件产品或解决方案;依据交付形式的差异,本文件针对不同的使用场景其技术指标要求略有不同。
本标准规定了具有用户习惯学习能力的智能燃气采暖热水炉(以下简称“采暖炉”)的节能技术要求和试验方法。本标准适用于额定热负荷小于100kW,最大采暖工作水压绝对压力不大于0.6MPa工作时水温不大于95℃,采用大气式或全预混式燃烧的采暖炉。
本标准规定了具有用户习惯学习功能的家用储水式电热水器(以下简称“电热水器”)的超低能耗技术要求和试验方法。本标准仅适用于额定容量不低于40L且不高于100L的电热水器。
本文件适用于普通教育、职业教育(职业学校教育和职业培训)、继续教育、非正式学习等学习成果的认定和使用
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