国际测试委员会（BenchCouncil）在青岛举办的2020年国际测试委员会芯片和智能计算机联合大会上发布了 HPC AI500 智能超级计算机测试标准和 AIBench 智能芯片测试标准，这两个标准均由中科院计算所主导（负责人是詹剑锋）。

正如倪光南院士在2020年国际测试委员芯片大会开幕式致辞中指出的那样：“这些标准是控制计算机生态的关键 ”，同时将通过具体的性能排名引领产业良性竞争。发布智能芯片、系统以及超级计算机排行榜的目的在于制定本领域竞争的规则。当前美、欧、中、日都在争夺这个全新领域的标准。与其他组织主导的标准相比，中科院计算所主导的人工智能测试标准的科学性体现在以下三个方面：

  • （一）从大量的人工智能任务和模型中选择最有代表性的任务和模型作为测试工具；每个测试任务需要解决一个实际的挑战；
  • （二）评价指标不仅考虑性能，同时考虑对人工智能应用至关重要的精度；要求测试中止时达到当前最高的精度。将测试中止时所花费的时间也作为重要的性能指标；
  • （三）强调了测试的可重复性，排除了可重复性差的算法及模型。

智能芯片测试标准 AIBench 由中科院计算所联合阿里、腾讯、微软亚洲研究院、Paypal 等国内外17家知名企业共同发布。AIBench 具体包含3个互联网人工智能场景和17个人工智能任务，是目前最全面的人工智能基准测试标准。通过科学合理的实验，智能超级计算机测试标准 HPC AI500 榜单从人工智能基准测试标准AIBench 中选取了最有代表性的智能超级计算机测试程序：图像分类和极端天气分析（目标检测）。考虑到模型精度在人工智能领域的重要性，HPC AI500 使用每秒有效浮点操作数（VFLOPS）作为主要的性能指标, 该指标是一个兼顾系统性能和模型精度的指标。除了VFLOPS，HPC AI500同时还使用训练人工智能模型所需时间和相应模型所能达到的精度作为辅助指标。

依据 HPC AI500 性能评价标准，2020年国际测试委员会芯片大会发布了国际上第一个智能超级计算机排行榜。

从 HPC AI500 排名来看，富士通、谷歌和索尼分列前三，腾讯位列第四。中、美、日包揽了榜单的前九名，并且都在加大投入，争夺智能超计算机的主导权，但谁都没有确立真正的领先地位。

大会同时还发布了智能芯片性能榜单，该排行榜从最全面的人工智能性能评价标准 AIBench 中选择了三个代表性负载：图像分类、目标检测和学习排序 进行测试。目前还是NVidia的芯片占优势。更多的排名数据可以戳原文进行观看。

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