SJT 12035-2025 人工智能芯片 端侧深度学习芯片测试指标与测试方法标准立项发展报告

人工智能芯片端侧深度学习芯片测试指标与测试方法标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport:AIChips-TestIndicatorsandTestMethodsforEnd-sideDeepLearningChips摘要关键词：端侧深度学习芯片；人工智能芯片；测试指标；测试方法；行业标准；SJ/T12035-2025；标准化发展Keywords:End-sideDeepLearningChip;AIChip;TestIndicator;TestMethod;IndustryStandard;SJ/T12035-2025;StandardizationDevelopment1.引言1.1研究背景人工智能（AI）技术正经历从云端向边缘端与终端下沉的深刻变革。以智能手机、智能家居、自动驾驶、工业视觉、可穿戴设备等为代表的应用场景，对端侧AI芯片提出了实时处理、低功耗、高能效及隐私保护等严苛需求。端侧深度学习芯片，作为专门用于在设备本地执行神经网络推理运算的集成电路，已成为产业竞争的制高点。据行业统计，全球端侧AI芯片市场规模预计在未来数年将以超过20%的年复合增长率持续扩大，市场参与主体日益多元，产品形态和技术路线层出不穷。然而，在标准制定之前，端侧AI芯片的测试评估主要依赖企业自定指标和内部测试方法，甚至直接套用云端AI芯片的测评体系。这种做法引发了诸多问题：第一，测试指标不统一，如“算力”常被混淆为理论峰值运算次数（TOPS/TFLOPS）与实际有效算力；功耗测试的负载工况差异巨大，导致能效比数据缺乏可比性；精度测试方法各异，无法客观反映芯片在真实业务场景下的推理准确性。第二，测试环境与流程不规范，影响了测试结果的可重复性与权威性。第三，缺乏针对端侧特性（如低功耗、小尺寸模型、混合精度推理）的专用测试方法，导致测评结果与用户实际体验脱节。因此，制定一项统一、科学、可操作的端侧深度学习芯片测试行业标准，已成为推动产业链健康发展的迫切需求。该标准的实施将打破信息壁垒，为芯片选型、产品研发、质量评估提供坚实的计量标尺。1.2标准制定意义SJ/T12035-2025《人工智能芯片端侧深度学习芯片测试指标与测试方法》的发布，具有里程碑式的战略与产业意义。首先，从国家层面看，该标准是落实《国家标准化发展纲要》和《新一代人工智能发展规划》的具体行动，有助于完善我国人工智能产业标准体系，提升我国在AI芯片领域的国际标准话语权。其次，从产业生态角度看，它为产业链上下游提供了统一的“度量衡”。芯片设计公司可以依据标准优化产品设计；方案集成商与OEM厂商可以开展客观的横向对比，降低选型成本；最终用户可以获得透明、可靠的性能信息，增强采用端侧AI技术的信心。再次，从技术创新角度看，标准规范了评估维度，引导企业从单纯追求峰值算力转向关注“算力、功耗、精度、时延”的综合平衡，促进高能效、高可靠、低延时等实用型技术的创新突破。最后，从市场秩序看，标准为市场监管、质量认证、招投标等活动提供了技术依据，有效防止“伪AI”和性能虚标现象，净化市场环境。2.标准立项与研制过程2.1立项背景与必要性分析本标准的立项，是基于对行业痛点的深入调研和国际发展趋势的密切跟踪。国际上，虽然MLPerf、AIBenchmark等评测基准已获得一定认可，但这些基准多由行业联盟或机构发起，并非国家或行业标准，且侧重于特定模型的应用级性能排名，未能全面覆盖芯片级的硬件测试指标，特别是端侧芯片特有的低功耗、低延时场景。因此，制定中国自主的行业标准迫在眉睫。2023年，全国集成电路标准化技术委员会（以下简称“集标委”）在广泛征集行业意见的基础上，针对端侧AI芯片测试领域的标准空白，正式批准立项《人工智能芯片端侧深度学习芯片测试指标与测试方法》行业标准计划。众多国内龙头芯片设计企业、整机厂商、科研院所及检测机构积极参与标准起草工作。2.2研制过程与方法本标准研制历时近两年，经历了预研、起草、征求意见、专家审查、报批等严谨流程。起草组收集了超过50份国内外相关的标准资料、学术论文及企业白皮书，开展了多轮技术研讨会，并组织进行了大规模的芯片实测验证，覆盖了不同架构（如GPU、NPU、VPU、FPGA等）、不同算力级别（从0.5TOPS到100+TOPS）的数十款代表性产品。通过比对不同的测试方法对同一款芯片的测试结果，最终确立了最具公信力和可操作性的技术方案。3.标准主要内容详解SJ/T12035-2025标准全文结构严谨，主要涵盖了范围、规范性引用文件、术语与定义、测试指标、测试环境与条件、测试方法以及测试报告等核心章节。3.1术语与定义标准首先对“端侧深度学习芯片”、“推理”、“算子”、“算力”、“能效比”、“端到端时延”等20余个核心术语进行了明确定义，统一了行业交流的“语言”。例如，明确界定了“端侧”是指数据产生端，而非云端数据中心；定义“有效算力”应为在典型业务负载下的实际运算能力。3.2测试指标体系这是标准的核心部分，构建了一个多维度、分层次的测试指标体系。主要分为以下四类：3.2.1算力指标-理论峰值算力(TOPS/TFLOPS)：反映芯片理论最大计算能力。-有效算力(EffectiveTOPS/TFLOPS)：在特定神经网络模型（如ResNet-50、MobileNetV2、YOLOv5等标准基准模型）和典型输入条件下的实际平均运算速度。-吞吐量(Throughput)：单位时间内处理的图片数或序列数。3.2.2功耗与能效指标-静态功耗(StaticPower)：芯片休眠或空闲状态的功耗。-动态功耗(DynamicPower)：运行特定负载时的功耗。-能效比(PerformanceperWatt)：单位功耗下的有效算力，单位：TOPS/W或FPS/W。3.2.3精度指标-模型推理精度(Top-1/Top-5Accuracy)：在ImageNet等标准数据集上测试的输出结果准确率。-峰值信噪比(PSNR)：用于评估图像超分辨率、去噪等任务的输出质量。-平均精度均值(mAP)：用于评估目标检测任务的性能。3.2.4时延与实时性指标-端到端时延(End-to-EndLatency)：从数据输入到输出结果的最短时间。-管线时延(PipelineLatency)：在多任务流水中单个任务的处理时间。-冷启动时延(ColdStartLatency)：芯片从休眠进入全速工作状态所需时间。3.3测试环境与条件3.4测试方法针对每个测试指标，标准都提供了详细的测试方法，包括测试模型的选择、输入数据的准备、测试脚本的执行、结果数据的记录与计算公式。例如，对于能效比测试，明确要求采用“持续负载法”，即持续运行推理任务至少5分钟，取稳定状态下的平均功耗与平均FPS计算。3.5测试报告标准规定了测试报告应包含的所有必要信息，如芯片型号、固件版本、软件环境、测试模型列表、各项指标实测值与误差范围、测试人员与日期等，保证了测试文档的规范性和溯源性。4.主要参与单位介绍：中国电子技术标准化研究院（CESI）本标准的主要起草单位之一，中国电子技术标准化研究院（简称“电子标准院”或CESI），在标准的研制和实施中发挥了核心支撑作用。中国电子技术标准化研究院是直属于工业和信息化部的国家级科研机构，是电子信息技术领域标准化工作的归口单位和国家队。成立于1963年，CESI长期致力于电子信息技术领域的标准研制、试验检测、计量校准、认证评估与研究工作。在集成电路、人工智能、物联网、云计算等前沿领域，CESI具有深厚的技术积淀和丰富的标准制定经验。在此次标准制定过程中，CESI凭借其作为全国集成电路标准化技术委员会秘书处单位的身份，牵头组织了标准的立项论证、草案编写、专家研讨、验证测试及报批审查等工作。CESI的专家团队不仅提供了标准化理论的指导，还将研究院多年来在芯片测试与认证领域积累的硬件平台、测试工具及方法学融入标准。例如，CESI联合多家企业，在院内搭建了国内首个“端侧AI芯片测试验证实验室”，对所有关键测试指标和测试方法进行了交叉验证，确保了标准的技术可行性与可实施性。标准发布后，CESI也将负责标准的宣贯培训、符合性测试以及后续的修订完善工作，是保障标准有效落地和持续发展的中坚力量。5.结论与展望SJ/T12035-2025《人工智能芯片端侧深度学习芯片测试指标与测试方法》行业标准的成功发布，标志着我国在端侧人工智能核心硬件领域标准建设取得了突破性进展。该标准从顶层设计出发，系统性地解决了行业长期存在的“测不准、比不了、认不了”的三大难题，为端侧AI芯片的性能评价提供了科学、公正的“度量衡”。展望未来，本标准的实施将产生深远影响：1.推动产业升级：企业将依据标准加速产品迭代，从追求“算力堆叠”转向“能效精进”，推动端侧AI芯片向更高效、更智能、更可靠的方向演进。2.完善认证体系：基于本标准，未来有望衍生出例如“端侧AI芯片性能等级认证”等产品认证体系，为用户提供权威的选购依据，促进优质优价的市场良性循