1、智能算lic算力云平台评估规范TSAIAS 037-2025讲解了智能算力云平台的技术评估框架与方法论。该规范定义了包括人工智能集群、智能算力云平台、人工智能加速芯片、预置大模型等核心术语，并构建了由资源调度管理、模型开发、模型应用、平台性能及安全五大模块组成的评估体系。在资源调度管理模块中，规范详细描述了多租户管理、算力分配、镜像管理、分布式训练调度等10项功能的评估要求，强调弹性伸缩与异构芯片协同调度的必要性。模型开发功能评估聚焦开发调试环境搭建、分布式任务支持及训练推理全流程优化能力。模型应用部分则规范了预置大模型调用、微调支持（含PEFT/SFT/RLHF技术）、非预置模型部署及用量统
2、计等场景的评估标准。性能评估体系涵盖芯片算子优化、分布式训练效率、调度响应速度及系统稳定性四大维度，引入HFU/MFU等专业指标量化性能表现。安全评估部分明确数据加密传输存储、权限隔离、漏洞防护等平台安全要求。附录提供了测试方法示例、评估等级划分标准及自评报告模板，为实施评估提供操作指引。智能算力云平台评估规范适用于人工智能云计算平台的开发、运维及评估机构。对云平台开发商而言，该规范是设计架构、优化功能的技术指南，尤其在异构芯片调度、分布式训练支持等关键技术领域提供明确标准。人工智能企业用户可依据规范进行平台选型评估，通过预置大模型调用能力、微调支持度等指标筛选适配业务需求的算力平台。第三方检测认证机构可将规范作为测试依据，利用附录提供的量化指标与方法开展客观评估。规范同样适用于金融、医疗、智能制造等领域的智能化转型部门，为其建设或租用智能算力基础设施提供安全性与性能的评估框架。行业协会及监管部门可借助该标准建立行业技术基准，推动人工智能算力服务的规范化发展。该标准特别适用于采用GPU/HFU等加速芯片的云服务平台，为构建高效、安全、易用的智能算力生态提供标准化支撑。
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