TAI 118.2-2022 人工智能算力中心 第 2 部分：测试方法

在TAI 118.2-2022《人工智能算力中心 第2部分：测试方法》中，有一项重要的更新是关于“模型推理性能测试”的方法改进。相比旧版标准，新版引入了更细化的指标体系和测试流程，以适应当前复杂多样的AI应用场景需求。

例如，在旧版标准中，对于模型推理性能的评估主要依赖于单一的吞吐量指标，这在一定程度上忽略了实际运行环境中的延迟敏感性问题。而在新版标准里，则增加了对平均推理延迟这一关键参数的关注，并提出了基于不同业务场景设定优先级的测试方案。

具体应用时，企业首先需要根据自身业务特点确定哪些任务属于高优先级操作（如实时视频分析），然后按照以下步骤执行测试：

1. 准备工作包括选择合适的硬件平台、安装最新驱动程序以及部署待测模型；

2. 使用标准化数据集输入给模型，记录每次请求从发送到接收响应之间的时间间隔；

3. 对收集的数据进行统计分析，计算出平均值及分布情况；

4. 根据设定好的阈值判断是否满足要求，若不达标则需调整系统配置直至达到预期效果。

通过这样的方式不仅能够全面了解系统的整体表现，还能帮助开发者发现潜在瓶颈所在，从而采取有效措施加以优化。此外，由于新版标准还强调了安全性与隐私保护方面的考量，在开展相关工作时也应同步考虑这些因素的影响。