SJT 12036-2025 人工智能芯片 云侧推理用深度学习芯片测试指标与测试方法标准立项发展报告

人工智能芯片云侧推理用深度学习芯片测试指标与测试方法标准立项发展报告英文标题：StandardizationDevelopmentReport:ArtificialIntelligenceChips-TestIndicatorsandTestMethodsforDeepLearningChipsUsedinCloud-SideInference摘要随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习模型在云端推理场景中的应用日益广泛，对底层芯片的算力、功耗、精度及稳定性提出了极高要求。然而，由于行业缺乏统一的、权威的测试指标体系与测试方法，导致云侧推理芯片的性能评估结果可比性差、生态割裂问题凸显。本报告基于行业标准SJ/T12036-2025《人工智能芯片云侧推理用深度学习芯片测试指标与测试方法》的立项背景、编制过程及核心内容，进行了全面的分析。报告首先阐述了云侧推理芯片市场的爆发式增长及其面临的标准化难题，并结合《国家标准化发展纲要》及“新基建”政策，强调了该标准立项的紧迫性与战略意义。其次，报告详细解读了标准的技术框架，包括测试指标体系的建立、测试场景的定义以及具体的测试流程与方法。报告进一步介绍了主要起草单位——中国电子技术标准化研究院在该标准研制中的核心作用与贡献。最后，报告指出了该标准的实施将有力推动人工智能芯片产业的规范化发展，为行业选型、产品研发及质量监督提供权威依据，并对未来面向边缘计算、端侧推理及新型计算架构的标准化方向提出了展望。英文关键词：Cloud-SideInference;DeepLearningChip;TestIndicator;TestMethod;Standardization;ArtificialIntelligenceChip;ElectronicIndustryStandard中文关键词：云侧推理；深度学习芯片；测试指标；测试方法；标准化；人工智能芯片；电子行业标准正文1.研究背景与立项必要性1.1产业发展驱动人工智能（AI）正从技术探索走向规模化落地，其中，云端推理作为AI应用的核心环节，承担着从语音识别、图像分析到自然语言处理、推荐系统等海量计算任务。随着ChatGPT等大模型技术的爆发，云端算力需求呈现指数级增长。云侧推理芯片（如GPU、NPU、ASIC等）成为支撑这一算力需求的关键基石。市场研究机构数据显示，全球AI芯片市场规模预计在2025年突破700亿美元，其中云侧推理芯片占据重要份额。然而，在产业高速发展的背后，一个核心痛点日益凸显：性能度量标准的缺失与不统一。不同厂商、不同架构（如GPU、FPGA、ASIC、DPU）的芯片在相同的业务负载下，其推理延迟、吞吐量、能效比、精度损失等关键指标缺乏统一的、可复现的测试方法。这不仅导致了“唯算力论”的片面宣传，也给用户的芯片选型、系统集成带来了巨大困难，阻碍了AI芯片产业的良性竞争与生态构建。1.2标准政策背景该标准的制定紧密契合国家战略部署。2021年发布的《国家标准化发展纲要》明确提出要“加强人工智能、量子信息等前沿领域标准研究”。2024年政府工作报告中亦强调“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动”，同时对“优化产业标准”提出了新要求。此外，工信部发布的《电子信息制造业2023-2024年稳增长行动方案》也指出，要“支持人工智能芯片标准体系建设”。在此背景下，由全国半导体器件标准化技术委员会归口，SJ/T12036-2025标准的立项，旨在填补我国在云侧推理用深度学习芯片测试标准领域的空白，为促进AI芯片技术创新与产业健康发展提供标准化支撑。2.标准核心内容解析SJ/T12036-2025《人工智能芯片云侧推理用深度学习芯片测试指标与测试方法》是一项面向特定应用场景的测试方法标准，其核心内容可概括为“三维度指标+标准化测试流程”。2.1测试指标体系标准构建了一套全面、客观、可量化的指标体系，主要分为以下三类：1.基础性能指标：-计算精度与数据类型：明确测试环境所需支持的数据类型（如FP32、FP16、INT8、BF16等），并规定不同数据类型下的计算精度偏差标准。-吞吐量：定义单位时间内芯片能够处理的推理请求数量（如：图像/秒、Token/秒）。-延迟（Latency）：定义单次推理请求从输入到输出所消耗的时间，尤其关注P50、P99等尾延迟指标，以评估系统的稳定性和实时性。2.能效与功耗指标：-峰值功耗与稳态功耗：定义在不同负载强度下芯片的功耗表现。-能效比：用于衡量每瓦特功耗所能提供的推理性能（如：FPS/Watt），这是评估云侧芯片运营成本的关键指标。3.特定场景与应用指标：-模型兼容性与精度损失：测试芯片对主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、ONNXRuntime）及典型模型（如ResNet、BERT、ViT、Llama等）的兼容性，并评估运行后与标准参考模型的精度差异。-批处理性能：定义不同批处理大小（BatchSize）下性能的变化曲线，以评估芯片在不同并发场景下的适配能力。2.2标准化测试方法标准规定了严格、可复现的测试环境与流程，确保了测试结果的客观性：-测试环境标准化：要求建立统一的硬件平台（服务器类型、散热方式、PCI-e版本、内存带宽等）及软件栈（操作系统、驱动版本、CUDA/ROCm版本等）。-基准测试模型库：标准附件中会推荐或指定一组具有代表性的基准模型（覆盖CV、NLP、语音等典型AI任务），作为评估芯片性能的基准参照系。-测试流程自动化：推荐使用标准化的自动化测试脚本或工具，确保测试过程减少人为干扰和误差。3.主要参与单位介绍中国电子技术标准化研究院作为SJ/T12036-2025标准的首要起草单位，中国电子技术标准化研究院（CESI，简称“电子标准院”）在该标准的研制过程中发挥了至关重要的作用。电子标准院创建于1963年，是工业和信息化部直属的、我国电子信息技术领域最权威的国家级标准化专业研究机构。核心贡献：1.顶层设计与框架构建：电子标准院基于其长期跟踪国内外AI芯片技术发展及标准化的经验，率先提出了云侧推理芯片测试标准的整体架构，并组织华为、天数智芯、寒武纪、燧原科技、百度、阿里等产业链上下游头部企业，多次召开技术研讨会，凝聚行业共识。2.技术攻关与验证：面对AI大模型带来的新型计算负载（如Transformer架构），电子标准院牵头开展了新型测试指标的验证工作，如动态稀疏计算、大模型推理的KV-Cache吞吐量评估等，确保标准的前瞻性与实用性。3.与国际标准对齐：在起草过程中，电子标准院注重与国际标准化组织（如ISO/IECJTC1/SC42人工智能分委会）的协调，同时参考了MLPerfInference等国际权威基准的发展，确保我国标准既适应国内产业需求，又能与国际主流接轨，促进技术成果的互认与流通。4.标准化生态建设：依托“国家人工智能标准化总体组”等平台，电子标准院通过该标准的发布，进一步健全了我国人工智能芯片标准体系，为后续面向自动驾驶、工业视觉等细分场景的专用芯片标准研制奠定了方法论基础。4.结论与展望SJ/T12036-2025《人工智能芯片云侧推理用深度学习芯片测试指标与测试方法》标准的发布（计划于2026年3月1日正式实施），标志着我国在AI芯片质量评测领域迈出了坚实的一步。该标准不仅为芯片厂商提供了“度量衡”，明确了产品研发的优化方向，也为下游应用厂商（云服务商、AI开发者）提供了“说明书”，降低了选型、集成和部署的技术风险。展望未来，随着智算中心建设的加速以及大模型向多模态、高效能方向的持续演进，标准化工作将面临新的挑战与机遇。我们建议，应在以下方面持续发力：-动态更新机制：建立标准动态快速响应机制，及时将新兴的稀疏计算、存算一体架构、