T/CES 230-2023 电力人工智能算法异构硬件加速技术规范

以下是《电力人工智能算法异构硬件加速技术规范》（T/CES 230-2023）的详细总结，严格依据文档结构和技术逻辑组织内容：

​​一、范围与引用标准​​

1. ​​适用范围​​

   • 规范电力领域（如线路巡检、设备监控）AI算法的异构硬件加速技术要求及评估方法。
   • 适用于支持训练和推理的AI框架硬件加速技术评估。

2. ​​引用标准​​

   • 基础术语标准：GB/T 5271系列（信息技术词汇）、GB/T 41867-2022（AI术语）。
   • 专项标准：YD/T 3944-2021（AI芯片基准测试）、T/CES 128-2022（电力AI平台架构）。

​​二、核心术语定义​​

• ​​异构计算​​：不同类型指令集架构的计算单元协同工作（如CPU+GPU/FPGA）。
• ​​AI加速器​​：专用AI硬件（如NPU/FPGA/ASIC），分训练/推理两类。
• ​​关键指标​​：
  • ​​计算量（FLOPs）​​：模型浮点运算量，衡量时间复杂度。
  • ​​参数量（Params）​​：模型参数占用的字节数，衡量空间复杂度。
  • ​​批次（Epoch）​​：完整数据集的一次训练循环。

​​三、异构硬件加速框架​​

​​5.1 总体架构​​

• ​​三层接口​​：
  1. ​​设备管理层​​：抽象硬件驱动接口，统一对接不同硬件平台。
  2. ​​算子适配层​​：支持算子开发、图引擎接入、编译器后端三种适配方式。
  3. ​​分布式通信层​​：为训练框架提供通信接口（如RDMA协议）。

​​5.2 训练加速框架​​

• ​​单机训练模式​​：

  

   

  • 单机内多卡协同，梯度平均计算由CPU或AI加速器完成。

• ​​多机训练模式​​：

  • ​​PS架构​​：中心节点存储梯度，通信量随节点数线性增长。

    

     

  • ​​RingAllReduce架构​​：节点环形连接，通信量不随节点数增加。

    

     

​​5.3 推理加速流程​​

1. ​​模型转换​​：训练模型IR → 硬件支持的IR。
2. ​​计算图初始化​​：生成硬件适配的计算图。
3. ​​推理执行​​：数据前处理 → 前向计算 → 结果后处理。

​​四、关键技术要求​​

​​6.1 系统通用要求​​

• ​​硬件支持​​：
  • 处理器架构：鲲鹏/x86/ARM/RISC-V等自主可控架构。
  • 加速器类型：至少支持一种AI专用芯片（NPU/FPGA等）。
• ​​精度要求​​：
  • 训练场景：支持FP16/FP32/FP64精度。
  • 推理场景：支持INT8/FP16精度。
• ​​系统兼容性​​：
  • 主板接口支持多设备接入，电源满足高功率需求，散热保障稳定性。
  • 分布式训练需支持RDMA高速网络协议。

​​6.2 训练加速技术要求​​

• 支持Linux操作系统及主流AI框架（如TensorFlow/PyTorch）。
• 需提供设备管理、算子注册、分布式通信接口。
• 宜支持编译器后端接入，实现计算图优化。

​​6.3 推理加速技术要求​​

• ​​模型分级​​：

  ​​参数量（MB）​​	​​级别​​	​​计算量（G）​​	​​级别​​
  ≥1000	C1	≥1000	C1
  [100,1000)	C2	[100,1000)	C2
  [10,100)	C3	[10,100)	C3
  <10	C4	<10	C4

• ​​精度等级​​：

  ​​输出差异均方误差​​	​​级别​​
  [1,10)	C1
  [0.1,1)	C2
  [0.01,0.1)	C3
  <0.01	C4

​​6.4 电力场景性能要求​​

​​五、性能评估方法​​

​​7.1 训练加速评估​​

1. ​​时间指标​​：
   • ​​单步用时​​：前向+反向计算耗时（T_1-T_0）。
   • ​​总训练用时​​：脚本启动到结束时间（T_e-T_s）。
2. ​​资源利用率​​：
   • 计算设备在训练周期内的平均使用率（S/N）。
3. ​​吞吐率​​：
   • 单节点：单个epoch处理样本量/时间。
   • 集群：所有节点吞吐率平均值。
4. ​​能效​​：单位能耗处理数据量（MB/(W·s)）。

​​7.2 推理加速评估​​

1. ​​时延​​：
   • 单数据平均推理时间（/frac{1}{N}/sum_{0}^{N-1} T_i）。
2. ​​吞吐能力​​：
   • ​​FPS​​：单节点/集群每秒处理帧数。
   • ​​QPS​​：服务器最大查询处理能力（需满足时延约束）。
3. ​​资源利用率​​：满负荷下计算设备平均利用率。
4. ​​能效​​：单机/集群单位能耗处理数据量（N/E）。

​​六、附录与实施​​

• ​​安装部署​​：提供安装包、容器镜像、源码编译支持。
• ​​模型验证​​：支持电力典型模型（如线路巡检、设备监控）。
• ​​版权声明​​：标准首次发布于2023年12月，版权归中国电工技术学会所有。

此规范首次系统定义了电力AI异构加速的技术框架、分级指标及量化评估方法，为行业提供了可落地的技术标准。