因为透明 所以可信

经过严格的测试评审披露用户关心的各项云服务指标数据 更清晰的认知云主机
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评估介绍

人工智能技术正在逐渐实现从理论概念到场景落地的转变,然而其高学习门槛、对资源的高要求以及复杂的场景需求定位使大多数企业用户望而却步。以云计算使能人工智能应用为理念的智能云技术体系逐渐成型,在此背景下,中国信息通信研究院制定了智能云服务技术能力要求系列标准,对智能云体系做了详细剖析,将智能云体系划分为基础资源、机器学习平台、应用服务三大部分,并提出了相应的技术要求。
 

  • 基础资源服务

    智能云基础服务目前针对GPU云主机和FPGA云主机展开评估工作。
  • 智能云机器学习平台

    云计算服务客户信任体系能力要求 第14部分:机器学习平台》是面向以提供机器学习服务为基础的公有云及私有云平台的技术规范,适用于指导云厂商建设机器学习平台服务规范以及为企业用户选择机器学习平台产品提供参考,同时该标准规范了机器学习平台的评估方法。

  • 智能云应用服务

    在可信云企业级SaaS服务评估基础上,对智能云应用服务核心功能和服务性能进行规范,制定系列标准如下:

    联盟技术文件《智能云服务技术能力要求 第3部分:智能云应用服务-人脸核验》
    联盟技术文件《智能云服务技术能力要求 第3部分:智能云应用服务-证件OCR》
    联盟技术文件《智能云服务技术能力要求 第3部分:智能云应用服务-语音转写》
评估指标
  • 基础资源服务
  • 机器学习平台
  • 智能云应用服务
    • 基础配置验证
      宿主机配置信息验证:内存大小、物理核心数、逻辑核心数等等 GPU计算卡信息验证:GPU计算卡型号、显存大小、CUDA核心数、计算力、带宽等
    • 深度学习场景测试
      深度学习框架:当前流行的TensoFlow框架 深度学习模型:AlexNet、ResNet-50 数据集:Cifar10、MNIST 观察指标:推理(正向)和训练(正向和反向)速度(sec/batch)、训练速度(example/sec) 等
    • 视频编解码场景测试
      框架:FFmpeg SDK:codec 数据源:5mins的1080p视频片段 观察指标:单线程视频编解码速率、多线程视频编解码速率
    • 多维度考察
      基础资源层、平台架构能力、高可用性、平台安全、平台性能等
    • 指标详细,覆盖面广
      32项指标,覆盖机器学习平台方方面面 
    • 性能测试场景丰富
      涵盖机器学习的训练\推理性能评估,分布式训练时的参数交换延时及集群加速比等
    • 人脸核验服务
      功能上考察人脸检测、人脸对比、人脸跟踪、动态人脸识别、静态人脸识别、智能检索、参数配置等;性能上考察并发量、命中率、识别速度、识别准确率、人脸聚类准确率(可选)
    • 证件OCR服务
      功能上考察识别证件类型种类、文字信息提取等;性能上考察识别速度、识别准确率(字段) 
    • 语音转写服务
      功能上考察文件格式种类、实时语音采集、信息渠道配置、语音转文字、可编辑等;性能上考察实时与离线识别速度、字错误率
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