2024数据中心算力技术要求和测评方法

TestTestrequirementsandspecificationforcomputationalpowerofdata范 规范性引用文 术语和定 范 规范性引用文 术语和定 缩略 数据中心算力接 算力资源的感 算力资源的接入类 数据中心算力度 算力度量规则概 数据中心算 算力评 数据中心算力调 算力智能调度引擎规 算力集群调度适配规 算力调度适用场 数据中心算力运 算力服务规 算力管理规 算力调度容错规 算力测评方 通用算力测 超算算力测 智算算力测 A（资料性）通用算力基准平台性能参考 B（资料性）通用算力指标权重参考 C（资料性）超算算力基准平台性能参考 D（资料性）超算算力指标权重参考 E（资料性）智算算力基准平台性能参考 F（资料性）智算算力指标权重参考 GB/T43331-互联网数据中心(IDC) GB/T43331-互联网数据中心(IDC) 数据中 data[来源：GB43331-2023,定义算 computational算 computational算力度 hashrate算力调 computationalpower算力服 computationalpower算力调 computationalpower算力服 computationalpower算力管 computationalpowerAI：人工智能（artificialintelligence）ASIC：专用集成电路（applicationspecificintegratedcircuit）CE：算效（computationalefficiency）CP：算力（computationalpower）CPM：算力管理（computationalpowermanagement）FPGA：现场可编程门阵列（fieldprogrammablegatearray）HPC：高性能计算（highperformancecomputing）HPL：高性能浮点运算（highperformancelinpack）GPU：图形处理器（graphicsprocessingunit）HM：算力度量（hashratemeasurement）NPU：神经网络处理器（NeuralnetworkProcessingUnit）SLA：服务等级协议（service-level 算力需求主要包括性能和应用场景的算力需求，应满足以下要求，具体见表1表1 a）算力衡量的指标和基准单位，见表表2b）FLOPS的不同量级具体关系见表表3 算力需求主要包括性能和应用场景的算力需求，应满足以下要求，具体见表1表1 a）算力衡量的指标和基准单位，见表表2b）FLOPS的不同量级具体关系见表表3MillionInstructionsPerDhrystoneMillionInstructionsexecutedPerSecondOperationsPerFloating-pointOperationsPerHashPer 通用算力（CP通用）：指以CPU芯片输出的计算能力，CPU的芯片分为多种架构，主要包含x86智算算力（CP智算）：指通过使用大规模异构算力资源，包括CPU（GPU、FPGA、ASIC等）， 通用算力（CP通用）：指以CPU芯片输出的计算能力，CPU的芯片分为多种架构，主要包含x86智算算力（CP智算）：指通过使用大规模异构算力资源，包括CPU（GPU、FPGA、ASIC等）， 级，具体分级情况见表4表4 [0-[50-[60-[70-[80-12345图1 框架使用Server-Agent通用算力调度框架通过Server及Agent图1 框架使用Server-Agent通用算力调度框架通过Server及Agent通过Server通过Agentb）表5AK/SK a）1）图22）表63） a）1）图22）表63）b）b（AIc（d（具体描述如表7表7 框架使用Server-Agent超算算力调度框架中Server及Agent通过Server表8 具体描述如表7表7 框架使用Server-Agent超算算力调度框架中Server及Agent通过Server表8 NASCPUCPUCPUkernel c） a）表b）𝑃=𝐷∗0.6∗HammerDB-c） a）表b）𝑃=𝐷∗0.6∗HammerDB-TPCx-HadoopLoginC-OpenSSLHTTPD——基准平台参考值，可参考附录A将各项指标得分和权重代入公式（2）计算综合得分𝑤= 𝑃𝑖∗𝑖=𝑃𝑖i𝑇𝑖B 根据得分对通用算力进行1～5级的评级，其中1级为最低等级，5表10表10 根据待测集群的HPL性能将系统规模分为大型、中型和小型三类。具体分类依据如表11表11根据待测集群的HPLD——基准平台参考值，可参考附录A将各项指标得分和权重代入公式（2）计算综合得分𝑤= 𝑃𝑖∗𝑖=𝑃𝑖i𝑇𝑖B 根据得分对通用算力进行1～5级的评级，其中1级为最低等级，5表10表10 根据待测集群的HPL性能将系统规模分为大型、中型和小型三类。具体分类依据如表11表11根据待测集群的HPL超算算力测试指标涵盖浮点性能、稀疏线性系统性能、存储系统带宽、网络带宽、AI性能等，测试方法具体如表12表12>10PFLOPS且12345[0-[50-[60-[70-[80-=𝐷∗0.6∗100………………D——基准平台参考值，可参考附录C将各项指标得分和权重代入公式（4）计算综合得分𝑤= 𝑃𝑖∗𝑖=𝑃𝑖i𝑇𝑖——不同测试指标的权重，权重取值可参考附录D=𝐷∗0.6∗100………………D——基准平台参考值，可参考附录C将各项指标得分和权重代入公式（4）计算综合得分𝑤= 𝑃𝑖∗𝑖=𝑃𝑖i𝑇𝑖——不同测试指标的权重，权重取值可参考附录D 根据得分对超算算力进行1～5级的评级，其中1级为最低等级，5表13表13 1415a）训练性能测试所用模型及数据集如表1412345[0-[50-[60-[70-[80-IO测试文件系统在POSIX多客户端多流测试条件下能达到的IO操作速率AIImageNet图片/秒AIMaskR-CNNCOCO图片/秒表14b）15表15 a）表16Resnet50-Resnet50yolov5BERT-BaseDBnetnrecallTDNNTDNN表14b）15表15 a）表16Resnet50-Resnet50yolov5BERT-BaseDBnetnrecallTDNNTDNNBERT-LJSpeech-ResNet-BERT-train-clean-5,LJSpeech-𝑃=𝐷∗0.6∗D——基准平台参考值，可参考附录E.1将各项指标得分和权重代入公式（6）计算综合得分𝑤= 𝑃𝑖∗𝑖=𝑃𝑖i𝑇𝑖F.1b）𝑃=𝐷∗0.6∗D——基准平台参考值，可参考附录E.1将各项指标得分和权重代入公式（6）计算综合得分𝑤= 𝑃𝑖∗𝑖=𝑃𝑖i𝑇𝑖F.1b）表17MobileNetv3yolov5BERT-BaseDBNet_melgantactron21.1测试在深度学习框架下参考基础配置，见附录E.2，根据公式（7）另外当指标值大于基准平台参考值时，指标得分取100𝑃=𝐷∗0.6∗D——基准平台参考值，可参考附录E.2将各项指标得分和权重代入公式（8）计算综合得分𝑤= 𝑃𝑖∗𝑖=𝑃𝑖参考基础配置，见附录E.2，根据公式（7）另外当指标值大于基准平台参考值时，指标得分取100𝑃=𝐷∗0.6∗D——基准平台参考值，可参考附录E.2将各项指标得分和权重代入公式（8）计算综合得分𝑤= 𝑃𝑖∗𝑖=𝑃𝑖i𝑇𝑖F.2 智算算力按照训练类和推理类进行分别评级,其中1级为最低等级，5见表18和表19a）表b）表12345[0-[50-[60-[70-[80-12345[0-[50-[60-[70-[80- （资料性A.1表基准平台性能参考（SPECrateTPCx-Login （资料性A.1表基准平台性能参考（SPECrateTPCx-LoginC-HTTP （资料性B.1表SPECrateTPCx-Login （资料性B.1表SPECrateTPCx-LoginC-HTTP （资料性超算算力基准平台性能参考值如表C.1基准平台性能参考值（top500 （资料性超算算力基准平台性能参考值如表C.1基准平台性能参考值（top500AIAI （资料性D.1表存储系统聚合IO文件系统聚合IO （资料性D.1表存储系统聚合IO文件系统聚合IOAIAI （资料性E.1表E.1训练性能基