T/CES 228-2023 电力人工智能感存算一体化系统测试方法 ,该文件为pdf格式 ,请用户放心下载!
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资源简介
以下是团体标准《电力人工智能感存算一体化系统测试方法》（T/CES 228-2023）的详细内容总结：
一、标准概况
- 标准号：T/CES 228-2023
- 名称：电力人工智能感存算一体化系统测试方法
- 范围：
- 规定电力人工智能感存算一体化系统（集成感知、存储与计算能力）的功能、性能及典型应用场景的测试方法。
- 适用对象：生产厂商、研究机构、应用厂商及第三方检测机构。
- 典型场景：图像分类、目标检测、语音识别、负荷辨识等10类电力应用场景。
- 归口单位：中国电工技术学会标准工作委员会能源智慧化工作组。
- 首次发布：2023年12月。
二、核心框架
1. 基础要求
- 测试对象：
- 控制主机（如GPU/FPGA/ASIC感存算模块）或搭载AI处理器的感存算一体模块。
- 基本技术要求：
- 必须支持至少一种存算一体技术（查存计算、近存计算等）。
- 兼容主流AI框架（TensorFlow、PyTorch等）及自主可控加速器（如昇腾、智芯）。
- 训练场景精度需支持FP16/FP32/FP64，推理场景需支持INT8/FP16。
- 环境要求：
- 温度：5℃–35℃，湿度：25%–75%，大气压：86–106 kPa。
- 仪器设备需经计量检定且在有效期内。
2. 测试类型
| 类型 | 内容 |
|---|---|
| 功能测试 | 验证系统功能实现正确性（如接入管理、AI模型部署等）。 |
| 性能测试 | 评估系统在正常/高负载/资源异常场景下的性能指标（如吞吐量、时延、能效比）。 |
| 可靠性测试 | 模拟异常环境（如网络故障），验证系统自恢复能力及长时间（724小时）稳定性。 |
| 回归测试 | 系统更新迭代后，重新验证功能与性能的兼容性。 |
三、功能测试（第6章）
关键测试项
- 接入管理
- 验证支持RS485/RS232、H264/H265编解码、GB/T 28181/ONVIF视频协议接入。
- 网络能力
- 支持蓝牙/Zigbee/WiFi等无线协议，MQTT/HTTP/Modbus等通信协议，及5G全频段接入。
- 计算与存储
- 异构计算架构支持、本地化存储、多类型数据（结构/非结构化）处理能力。
- AI能力
- 处理器/加速器兼容性、模型部署与管理、训练/推理框架支持（如TensorFlow）。
- 安全性
- 符合GB/T 36572-2018网络安全要求及《数据安全法》。
四、性能测试（第7.1章）
核心指标
| 指标 | 定义 | 测试方法 |
|---|---|---|
| 训练时间 | 模型达到指定精度所需时间。 | 记录单次训练时间（不含准确率计算时间）。 |
| 最大吞吐性能 | 系统可同时处理的最大样本量。 | 调整batch参数直至系统饱和。 |
| 平均前向推理速率 | 单位时间处理的样本量（FPS）。 | 总样本量 / 总预测时间。 |
| 前向推理时延 | 样本输入到结果输出的时间差（ms）。 | 输入完成时刻 – 结果输出时刻。 |
| 功耗 | 静态功耗与推理平均功耗（W）。 | 板卡：电流差×电压；服务器：任务态与空闲态功耗差。 |
| 能效比 | 单位功耗的推理效率（FPS/W）。 | 平均前向推理速率 / 功耗。 |
| 模型推理准确度 | 场景相关指标（如mAP、mIoU）。 | 详见第8章场景测试。 |
五、典型应用场景测试（第8章）
| 场景 | 模型 | 数据集 | 评价指标 | 鲁棒性要求 |
|---|---|---|---|---|
| 目标分类 | ResNet/VGG/MobileNet等 | ImageNet | Top-1/Top-5准确率。 | 模拟高负载/资源异常下性能稳定性。 |
| 目标检测 | YOLO/SSD/Faster R-CNN | COCO、CPLID | mAP（平均精度均值）。 | 同上 |
| 目标分割 | DeepLab/Fast-SCNN | VOC/CityScapes | mIoU（平均交并比）、F-Score。 | 同上 |
| 语音识别 | DeepSpeech2 | AISHELL-2 | 词错误率（WER）、句错误率（SER）。 | 同上 |
| 负荷辨识 | DAE/Seq2seq/WindowGRU | REDD/BLUED | 精确率、召回率、F-Score。 | 同上 |
| 其他场景 | 目标跟踪（SiamFC）、文字识别（CRNN）等 | MOT16、MJ_LMDB等 | 场景专用指标（如MOTA、F-Score）。 | 同上 |
六、附录与参考文献
- 附录A（测试框架）：
- 推理框架：输入→模型转换→接口调用（初始化/加载/执行/卸载）。
- 训练框架：输入训练集→训练脚本→精度验证（测试集）→达标后统计性能。
- 参考文献：
- 引用GB/T 25000.51、机器学习教材、电力AI平台标准（T/CES 128-2022）等。
核心价值
- 行业针对性：专为电力AI系统设计，覆盖感知-存储-计算全链条测试。
- 技术前沿性：要求存算一体、自主可控加速器支持，推动国产化落地。
- 场景精细化：定义10类电力典型场景的模型、数据集及评价指标。
- 可操作性：提供量化测试方法（如时延/功耗计算）及鲁棒性验证流程。
此标准为电力AI系统的研发、验收及第三方测评提供了权威技术依据，推动行业规范化发展。
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