AI服务器产品质量测试规范与要求

"该文档为‘AI服务器产品质量测试大纲’，主要涵盖了AI服务器的基础功能、推理性能、训练性能以及AI板卡的熔断测试，旨在规范AI服务器的测试流程，适用于第三方测试机构和产品厂商。测试内容包括整机开箱合格率、功能性测试、效率测试、兼容性测试等，并对被测样品和配套陪测设备提出了具体要求。测试依据涉及多项标准，如3C测试报告、节能证书、平均无故障运行时间测试报告等。" AI服务器产品质量测试是一个严谨的过程，涉及到多个层面的检验，以确保产品的质量和性能。首先，基础功能测试确保服务器的基本操作、管理、监控等功能正常，这是服务器稳定运行的基础。接着，AI服务器的推理性能测试关注其在处理人工智能任务时的响应速度和准确性，这对于AI应用的实时性和效率至关重要。训练性能测试则评估服务器在机器学习模型训练过程中的计算能力和效率，这对深度学习和大数据分析的场景尤其关键。 AI板卡熔断测试是针对AI加速卡的一项安全性验证，目的是确保在异常情况下，板卡能够自我保护，避免损坏整个系统。这项测试通常包括过载、高温等极端条件下的稳定性检验。 在被测样品的要求方面，所有产品必须是设计定型或已发布的，并提供相关知识产权证明。整机服务器和操作系统被视为一个整体进行测试，需要提供3C测试报告、节能证书、平均无故障运行时间测试报告等，以证明其符合国家和行业标准。厂商在送测前需进行自测，并提交自测报告和其他相关材料。 配套陪测设备，如交换机等，由送测单位提供，并对其负责，确保测试环境的完整性和可靠性。 测试依据和引用文件包括一系列国家标准和行业规范，确保测试的公正性和权威性。测试环境的设定和测试方法的选择直接影响到测试结果的准确性。功能性测试检查服务器的核心功能和业务流程，效率测试关注推理或训练的吞吐率，兼容性测试则评估服务器对不同外设和模型的适配性。 一致性核查测试、加电测试、外特性检查、基本配置检查、接口配置检查和环境适应性测试等是确保服务器在各种条件下稳定运行的关键步骤。这些测试项目的执行次数和性能波动值的计算，旨在衡量环境变化对服务器性能的影响。 AI服务器的质量测试是一个全面且严谨的过程，涉及多方面的验证，旨在推动AI基础软硬件产业的发展，保障产品在实际应用中的可靠性和效能。