人工智能 深度学习框架多硬件平台适配技术规范讲解了深度学习框架在训练和推理场景下与多硬件平台进行适配的技术要求和相应的测试方法。该标准描述了从环境要求、适配接口到功能实现的详细规范，提供了关于计算图、子图及算子注册接口的具体操作指导，还定义了如张量、神经网络编译器等关键技术的概念，从而保证了深度学习框架可以有效地支持多样化的硬件架构。此外，人工智能 深度学习框架多硬件平台适配技术规范明确了相关术语并引入多个缩略语作为支撑，并通过附录列举了一些典型模型和评价指标，为实际的框架开发和适配提供参考依据。人工智能 深度学习框架多硬件平台适配技术规范适用于从事人工智能技术研发的企业或组织，尤其是设计深度学习框架和多硬件平台适配的技术团队或工程师群体。文档中的技术规定有助于那些专注于开发支持复杂人工智能模型训练和高效推理的硬件制造商以及需要优化不同软硬件性能的专业技术人员。无论是软件开发者还是硬件工程团队，都可以通过该标准实现更为一致、标准化的适配流程，进而提升人工智能算法与硬件系统的综合性能表现，满足当前复杂的产业需求。
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