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一种大规模GPU性能检测方法、系统及设备 

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申请/专利权人:山东浪潮科学研究院有限公司

摘要:本申请提供了一种大规模GPU性能检测方法、系统及设备,属于GPU性能检测技术领域。该方法中基于接收到的GPU检测请求,确定相应的待检测目标GPU的性能检测任务信息。所述性能检测任务信息至少包括计算快速链接CXL地址、检测任务。基于预设的CXLSwitch,将性能检测任务信息发送至相应的CXL地址,以使待检测目标GPU执行检测任务;当接收到来自待检测目标GPU的任务执行结果之后,根据任务执行结果及预设GPU性能仲裁算法,确定待检测目标GPU对应的性能检测结果,并将性能检测结果发送至用户终端;其中,任务执行结果至少包括待检测目标GPU执行检测任务的实测参数。

主权项:1.一种大规模GPU性能检测方法,其特征在于,所述方法应用于大规模GPU性能检测系统;所述方法包括:基于接收到的GPU检测请求,确定相应的待检测目标GPU的性能检测任务信息;所述性能检测任务信息至少包括计算快速链接CXL地址、检测任务;一个所述CXL地址对应于一个GPU;基于预设的计算快速链接开关CXLSwitch,将所述性能检测任务信息发送至相应的所述CXL地址,以使所述待检测目标GPU执行所述检测任务;当接收到来自所述待检测目标GPU的任务执行结果之后,根据所述任务执行结果及预设GPU性能仲裁算法,确定所述待检测目标GPU对应的性能检测结果,并将所述性能检测结果发送至用户终端;其中,所述任务执行结果至少包括所述待检测目标GPU执行所述检测任务的实测参数;其中,基于接收到的GPU检测请求,确定相应的待检测目标GPU的性能检测任务信息,具体包括:确定与所述检测任务对应的需求操作数据,以及确定与所述检测任务对应的预设测试参考系数;其中,所述预设测试参考系数至少包括与所述检测任务对应的测试类别匹配的多维参考复杂度、多维测试项系数;根据预设算例维度划分规则,将所述需求操作数据划分为相应的多维算例数据;其中,所述预设算例维度划分规则用于识别所述需求操作数据中对应算例维度;所述多维算例数据至少包括数据分析挖掘算例、图像分析处理算例、AI深度学习算例、科学计算模拟算例;将所述多维算例数据进行数据归并处理,生成所述性能检测任务信息;其中,所述实测参数至少包括测试数据量、执行耗时、CXL传输带宽、测试项系数;所述测试项系数至少对应以下维度:任务复杂度、模型复杂度、精度复杂度;其中,根据所述任务执行结果及预设GPU性能仲裁算法,确定所述待检测目标GPU对应的性能检测结果,具体包括:计算所述实测参数中所述测试数据量与所述CXL传输带宽的第一除法运算结果,为第一中间值;将所述执行耗时与所述第一中间值的差值,作为第二中间值;计算所述测试数据量与所述第二中间值的第二除法运算结果,并将所述第二除法运算结果与所述测试项系数的乘积值作为性能测试仲裁计算结果值,以根据所述性能测试仲裁计算结果值生成所述性能检测结果;其中,所述预设GPU性能仲裁算法如下: ;其中,为所述性能检测结果对应的所述性能测试仲裁计算结果值;为所述测试数据量;为所述执行耗时;为所述CXL传输带宽;为与检测任务对应的当前测试类别对应的所述测试项系数。

全文数据:

权利要求:

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