神经网络处理器检测技术规范
一、检测范围
本规范适用于各类采用神经网络架构的专用处理器芯片的效能评估与质量验证，包含但不限于图像识别、语音处理、自然语言处理等应用场景的硬件检测。
二、核心检测项目
- 计算效能检测
（1）定点/浮点运算吞吐量测试
- 单精度/半精度浮点峰值算力
- 整数运算（INT8/INT16）吞吐率
- 稀疏计算加速比
（2）矩阵运算专项测试
- 卷积运算效率
- 矩阵乘加单元利用率
- 张量核心加速性能
- 能效比检测
（1）功耗性能曲线测试
- 不同负载下的功耗分布
- 动态电压频率调节响应
- 热设计功耗(TDP)合规性
（2）能效基准测试
- TOPS/Watt指标验证
- 能效比衰减曲线
- 内存子系统检测
（1）带宽测试
- 片上存储器访问延迟
- 外部内存接口带宽
- 数据重用率统计
（2）存储架构验证
- 数据位宽兼容性
- 缓存命中率分析
- 非对称存储访问性能
- 指令集检测
（1）专用指令验证
- 神经网络操作码完备性
- 自定义扩展指令合规性
- 向量化执行效率
（2）编译兼容性测试
- 主流框架模型部署验证
- 算子融合支持度
- 量化编译适配性
- 可靠性检测
（1）长期稳定性测试
- 72小时持续负载压力测试
- 计算精度漂移监测
- 错误恢复机制验证
（2）环境适应性
- 温度变化性能曲线
- 电压波动容限测试
- 电磁兼容性检测
三、检测方法
- 基准测试套件法：采用标准化的测试程序集进行定量评估
- 实际模型部署法：通过典型神经网络模型进行端到端测试
- 硬件在环测试：构建仿真环境进行指令级验证
- 对比分析法：与参考设计进行性能对标
四、检测报告要求
- 必须包含所有必测项目的量化数据
- 需注明测试环境参数（温度、供电电压等）
- 应提供检测设备的校准证书副本
- 须包含误差分析和测量不确定度说明
五、实施要求
- 检测环境温度应控制在23±5℃
- 供电系统纹波系数不超过1%
- 测试样本数量不少于3个同批次样品
- 关键性能指标需进行多次重复验证
注：本规范将每12个月进行技术复审，根据行业发展动态更新检测标准。特殊应用场景可依据实际需求增加专项检测项目。