TCES 230-2023 电力人工智能算法异构硬件加速技术规范

TCES 230-2023《电力人工智能算法异构硬件加速技术规范》相较于前版标准，在多个方面进行了优化和升级。其中，异构计算资源调度策略的变化尤为显著。新版本中明确提出基于性能优先与能耗约束的双目标优化模型，这一调整旨在更好地满足电力行业对AI算法加速的实际需求。

在应用此条文时，首先需要明确异构硬件平台的构成，包括但不限于GPU、FPGA以及专用AI芯片等不同类型的计算单元。然后根据具体应用场景定义性能指标（如推理速度）和能耗限制参数。接下来，开发者可以采用多目标优化算法来构建调度模型，例如通过遗传算法或粒子群优化算法寻找最优解。此外，还需考虑实时性要求高的场景下如何动态调整任务分配策略，确保系统稳定运行的同时最大化利用硬件资源。

实际操作中，建议先从简单的线性组合函数开始尝试，将性能和能耗分别赋予不同权重值后求得平衡点。随着经验积累，逐步引入更复杂的非线性函数以提高模型精度。同时，应定期收集运行数据用于模型校准，保证其始终符合当前硬件配置及业务需求变化。