AI Matrix 是一个 AI 基准测试套件，旨在衡量 AI 硬件平台和软件框架的性能。这个深度学习基准测试套件目前包含三种类型的工作负载：基于层的基准测试、宏基准测试和微基准测试。
基于层的基准
layer-based benchmark由深度学习神经网络中常用的层组成，如卷积层、全连接层、激活层等。 layer-based benchmark的目的是测试AI硬件在运行常用的神经网络层。
宏观基准
宏观基准测试由许多广泛用于深度学习神经网络的完整模型组成。这些模型涵盖了最常见的人工智能应用领域。该基准测试旨在衡量硬件平台在训练和推断真实深度学习模型方面的性能。宏观基准测试还包括一些在阿里巴巴内部广泛部署的创新人工智能算法。可以在此处找到有关此基准测试套件功能的更多信息。
微基准
微基准主要由矩阵运算的工作负载组成。该基准来自百度的 DeepBench。基准测试的目的是测试硬件平台进行矩阵计算的能力。
运行基准测试
要在三个类别中的每一个中运行基准测试，请按照每个基准测试目录中的 README.md 文件中的说明进行操作。
建议和问题
AI Matrix仍处于早期开发阶段，开发团队正在努力使其越来越好。任何关于改进基准套件的建议都受到高度欢迎和赞赏。如果您有任何问题、好的建议或想参与，请随时与我们联系。您可以在 Github 上提交问题或通过aimatrix@list.alibaba-inc.com联系我们
