标准解读
《GB/T 48073-2026 人工智能 深度学习框架功能要求》是一项国家标准,旨在为深度学习框架的设计、开发与应用提供一套明确的功能性指导原则。该标准涵盖了多个关键方面,以确保深度学习框架能够满足不同场景下的需求,同时促进其在技术上的持续进步和创新。
首先,在兼容性和扩展性方面,《GB/T 48073-2026》强调了深度学习框架需要支持多种硬件平台(如CPU、GPU等)以及操作系统,并且能够方便地集成第三方库或工具,这有助于提升系统的灵活性及适用范围。此外,还要求框架具备良好的模块化设计,以便于未来根据新技术的发展进行升级优化。
其次,关于性能指标,《GB/T 48073-2026》规定了深度学习框架应达到的基本计算效率标准,包括但不限于模型训练速度、推理延迟等方面的要求。这些性能指标对于保证用户体验至关重要,尤其是在实时性要求较高的应用场景中。
再者,安全性和隐私保护也是本标准关注的重点之一。它要求深度学习框架必须采取有效措施来保障数据的安全传输与存储,防止未经授权访问;同时,在处理个人敏感信息时需遵循相关法律法规,确保用户隐私不被泄露。
最后,《GB/T 48073-2026》还对文档资料的完整性提出了具体要求,认为高质量的技术文档是帮助开发者快速上手使用框架、解决问题不可或缺的部分。因此,除了详尽的功能说明外,还应该包含丰富的示例代码、API接口描述等内容。
如需获取更多详尽信息,请直接参考下方经官方授权发布的权威标准文档。
....
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- 即将实施
- 暂未开始实施
- 2026-08-28 颁布
- 2026-12-01 实施
文档简介
ICS35240
CCSL.70
中华人民共和国国家标准
GB/T48073—2026
人工智能深度学习框架功能要求
Artificialintelligence—Functionalrequirementsofdeeplearningframework
2026-08-28发布2026-12-01实施
国家市场监督管理总局发布
国家标准化管理委员会
GB/T48073—2026
目次
前言
…………………………Ⅲ
范围
1………………………1
规范性引用文件
2…………………………1
术语和定义
3………………1
缩略语
4……………………2
功能架构
5…………………3
训练功能
6…………………3
推理功能
7…………………5
模型功能
8…………………5
算子库功能
9………………7
深度学习算法
10……………7
应用编程接口功能
11………………………7
参考文献
………………………9
Ⅰ
GB/T48073—2026
前言
本文件按照标准化工作导则第部分标准化文件的结构和起草规则的规定
GB/T1.1—2020《1:》
起草
。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利本文件的发布机构不承担识别专利的责任
。。
本文件由全国信息技术标准化技术委员会提出并归口
(SAC/TC28)。
本文件起草单位中国电子技术标准化研究院北京百度网讯科技有限公司华为技术有限公司上
:、、、
海商汤智能科技有限公司北京旷视科技有限公司北京大学清华大学北京智源人工智能研究院中
、、、、、
国移动通信集团有限公司中国民航信息网络股份有限公司中移九天人工智能科技北京有限公司
、、()、
昆仑数智科技有限责任公司中国科学院软件研究所浪潮云信息技术股份公司中国科学院工业人工
、、、
智能研究所中国南方电网有限责任公司超高压输电公司华北电力科学研究院有限责任公司
、、、
中国汽车技术研究中心有限公司中车沈阳机车车辆有限公司同方知网数字科技有限公司浪潮电子
、、、
信息产业股份有限公司浙江大华技术股份有限公司杭州海康威视数字技术股份有限公司深圳市优
、、、
必选科技股份有限公司南京国通智能科技有限公司
、。
本文件主要起草人董建徐洋宋文林张军马艳军胡晓光于佃海杨恒张行程陈其友刘佳
:、、、、、、、、、、、
曾炜李影穆太江刘颖曹汐肖巍邢统坤刘辉秦日臻林秀峰孟令中杨光肖雪郑佳佳武斌
、、、、、、、、、、、、、、、
薛云志王宁徐小天陈乐然孙跃王佐正孟宪明殷世军胡飞雪邸贺亮孔维生彭剑峰任文奇
、、、、、、、、、、、、、
梁乔玲焦继超丁一宁
、、。
Ⅲ
GB/T48073—2026
人工智能深度学习框架功能要求
1范围
本文件规定了深度学习框架的功能要求主要包括训练功能推理功能模型功能算子库功能深
,、、、、
度学习算法功能和应用编程接口功能
。
本文件适用于深度学习框架的设计开发验证选型和评估
、、。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款其中注日期的引用文
。,
件仅该日期对应的版本适用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改单适用于
,;,()
本文件
。
所有部分信息技术神经网络表示与模型压缩
GB/T42382()
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件
。
31
.
深度学习deeplearning
深度神经网络学习
deepneuralnetworklearning
通过训练具有许多隐层的神经网络来创建丰富层次表示的方法
。
注深度学习是机器学习的一个子集
:。
来源
[:GB/T41867—2022,3.2.27]
32
.
深度学习模型deeplearningmodel
基于输入数据或信息生成推理或预测的计算结构
。
33
.
深度学习框架deeplearningframework
提供了全面接口和功能的用于开发训练推理部
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