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龙图腾网获悉北京智源人工智能研究院申请的专利多维度的芯片评测方法、装置及电子设备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：CN119961126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510080793.0，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权多维度的芯片评测方法、装置及电子设备是由吴文莉;石浤澔;程龙恺;田霄;王宇航;门春雷设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本多维度的芯片评测方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了多维度的芯片评测方法、装置及电子设备，属于芯片评测技术领域。该方法包括：通过主模块对系统进行管理，其中，主模块包括集群管理模块、容器管理模块、日志模块、镜像管理模块和系统监控模块；通过分模块对待评测芯片进行评测，获得对应的多维度评测结果，其中，所述分模块包括训练分模块、推理分模块、基础规格分模块和算子分模块；基于多维度评测结果，判定所述待评测芯片的综合测评结果。本申请适配能力强，能够全面反映芯片性能及其生态适应能力。

本发明授权多维度的芯片评测方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种多维度的芯片评测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过主模块对系统进行管理，其中，主模块包括集群管理模块、容器管理模块、日志模块、镜像管理模块和系统监控模块，集群管理模块对评测集群机器进行统一管理，容器管理模块对评测集群容器进行统一管理，日志模块通过集成不同级别的显示工具，为调试、消息、警告和错误四种模式提供不同的日志显示颜色，镜像管理模块对Docker镜像进行操作与维护，系统监控模块进行进程守护，持续采集服务器的性能数据； 通过分模块对待评测芯片进行评测，获得对应的多维度评测结果，其中，所述分模块包括训练分模块、推理分模块、基础规格分模块和算子分模块； 基于多维度评测结果，判定所述待评测芯片的综合测评结果； 其中，评测样例包括：基石模型和经典模型；其中， 所述基石模型包括模型代码、参数配置、接口和模块以及事件日志；用户针对所述基石模型的评测样例的优化包括：分布式通信、批数据量、加速策略、并行策略以及算子或计算图优化，用户针对所述基石模型的评测样例的优化不包括：量化和稀疏化矩阵计算； 所述经典模型使用开源代码仓库的代码、配置以及数据集，以保证评测配置的一致性； 在模型训练中，如果所述经典模型的正确性指标满足所述开源代码仓库提供的目标正确性指标，则表示通过正确性指标的评测； 针对所述基石模型，按照如下两种方式之一实现正确性指标的评测： 方式1： 在算法对齐规则的情况下，在待测集群上完成固定全局批尺寸的训练任务，确定基准损失值，如果与所述基准损失值相比，在训练过程中所述基石模型的第t步到第m步的平均单步损失值的相对误差小于2%，则表示通过正确性指标的评测；其中，t和m均为正整数，且t小于m，m表示最大运行步数； 在训练过程中所述基石模型的第t步到第m步的平均单步损失值的相对误差小于2%，通过如下公式表示： ； 其中，表示每步对应的损失值，表示与基石模型的每步对应的基准损失值，i为正整数，该基准损失值有多个，多个所述基准损失值可能相同也可能不同； 方式2： 获取所述基石模型在训练过程中的前10步的损失值，如果前10步的损失值小于第一阶段基准损失值，则继续判断前5000步对应的损失值； 确定第二阶段基准损失值，如果与所述第二阶段基准损失值相比，在训练过程中所述基石模型的前5000步的平均单步损失值的相对误差小于2%，则表示通过正确性指标的评测； 在训练过程中所述基石模型的前5000步的平均单步损失值的相对误差小于2%，采用如下公式表示： ； 其中，表示每步对应的损失值，表示与基石模型的每步对应的第二阶段基准损失值，i为正整数，该第二阶段基准损失值有多个，多个所述第二阶段基准损失值可能相同也可能不同。

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