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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利终端设备的性能评测方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114546798B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210095692.7，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权终端设备的性能评测方法、装置、电子设备及存储介质是由全振宇;韩银和设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本终端设备的性能评测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种终端设备的性能评测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收用户的指令，以启动AI性能评测流程；控制并执行每一种AI性能单项测试，并确定每一种所述AI性能单项测试的得分；基于所有所述AI性能单项测试的得分，确定终端设备的AI性能综合得分，对所述终端设备的性能评估。该方法通过多种AI性能单项测试对终端设备的AI性能进行评测，能够测试设备在处理这些不同AI应用时的实际性能，更全面的对终端设备的AI性能进行评估。

本发明授权终端设备的性能评测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种终端设备的性能评测方法，其特征在于，包括： 接收用户的指令，以启动AI性能评测流程； 控制并执行每一种AI性能单项测试，并确定每一种所述AI性能单项测试的得分，包含： 加载用于所述AI性能单项测试的测试数据集； 将所述AI性能单项测试对应的AI神经网络模型从所述终端设备的存储系统加载到内存中，完成所述AI神经网络模型的初始化过程，并统计模型加载时间； 利用已经加载的所述AI神经网络模型来处理测试数据集中的多个测试数据，获得每个测试数据的测试输出结果信息以及所述终端设备的平均处理延迟数据； 将每个测试数据的测试输出结果信息与测试数据的真值进行对比，根据所述AI性能单项测试对应的准确率计算公式计算出所述终端设备的准确率测试结果； 将所述终端设备的准确率测试结果作为参考，结合所述终端设备的平均处理延迟数据，计算AI性能单项测试的数据处理性能得分； 依据所述模型加载时间，计算模型加载性能得分； 结合所述数据处理性能得分与模型加载性能得分，计算所述终端设备在所述AI性能单项测试中所获得的所述AI性能单项测试的得分； 其中，所述AI性能单项测试的得分计算公式为： Si＝Pi+Ti*wi 其中，Si为所述终端设备在第i个所述AI性能单项测试的性能得分，Pi为所述终端设备的在第i个所述AI性能单项测试中的数据处理性能得分，Ti为所述终端设备在第i个所述AI性能单项测试中的模型加载性能得分，wi第i个所述AI性能单项测试的得分比例权重； 所述数据处理性能得分的计算公式为： 其中，Pi为所述终端设备在第i个所述AI性能单项测试中的数据处理性能得分，MACi为第i个所述AI性能单项测试中的AI神经网络模型中包含的乘积累加运算次数；Li是所述终端设备在第i个所述AI性能单项测试中平均处理每单位数据的延迟数据，即所述平均处理延迟数据； 所述模型加载性能得分计算公式为： 其中，Ti为所述终端设备在第i个所述AI性能单项测试中的模型加载性能得分，Mi为第i个所述AI性能单项测试中AI神经网络模型的模型参数量，即AI神经网络模型中模型权重的参数数据量；si为所述终端设备在第i个所述AI性能单项测试中完成AI神经网络模型加载以及模型初始化过程所花费的时间，即所述模型加载时间； 基于所有所述AI性能单项测试的得分，确定终端设备的AI性能综合得分，对所述终端设备的性能评估。

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