[发明专利]AI服务器的性能检测方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种AI服务器的性能检测方法，其特征在于，包括：

将容器离线部署包和AI镜像文件导入AI服务器；其中，所述AI镜像文件包括目标AI镜像和用于进行性能测试的测试文件；

通过加载所述容器离线部署包在所述AI服务器中创建目标容器；

加载所述AI镜像文件，并在所述目标容器中对所述目标AI镜像执行所述测试文件对应的测试操作，得到所述AI服务器的性能检测结果。

2.根据权利要求1所述性能检测方法，其特征在于，所述测试文件包括用于测试AI服务器训练性能的第一测试子文件和用于测试AI服务器推理性能的第二测试子文件。

3.根据权利要求2所述性能检测方法，其特征在于，在所述目标容器中对所述目标AI镜像执行所述测试文件对应的测试操作，包括：

获取所述AI服务器的图像处理器型号，并从所述测试文件中选取与所述图像处理器型号对应的目标测试子文件；

在所述目标容器中对所述目标AI镜像执行所述目标测试子文件对应的测试操作。

4.根据权利要求3所述性能检测方法，其特征在于，从所述测试文件中选取与所述图像处理器型号对应的目标测试子文件，包括：

若所述图像处理器型号为Tesla V100，则将所述第一测试子文件作为所述目标测试子文件；

若所述图像处理器型号为Tesla T4，则将所述第二测试子文件作为所述目标测试子文件。

5.根据权利要求1所述性能检测方法，其特征在于，还包括：

将所述AI服务器的本地磁盘挂载至所述目标容器，以便将所述目标容器的测试日志文件保存至所述本地磁盘。

6.根据权利要求1所述性能检测方法，其特征在于，所述容器离线部署包为docker离线部署包或nvidia-docker离线部署包。

7.根据权利要求1至6任一项所述性能检测方法，其特征在于，所述性能检测结果包括所述AI服务器中所有图像处理器在预设时间段内处理的图片数量；

相应的，在得到所述AI服务器的性能检测结果之后，还包括：

根据所述性能检测结果和所述AI服务器包括的图像处理器数量计算每一所述图像处理器的平均图片处理量；

判断所述平均图片处理量是否大于预设值；

若是，则判定所述AI服务器的性能检测结果合格；

若否，则判定所述AI服务器的性能检测结果不合格。

8.一种AI服务器的性能检测系统，其特征在于，包括：

文件导入模块，用于将容器离线部署包和AI镜像文件导入AI服务器；其中，所述AI镜像文件包括目标AI镜像和用于进行性能测试的测试文件；

容器创建模块，用于通过加载所述容器离线部署包在所述AI服务器中创建目标容器；

性能检测模块，用于加载所述AI镜像文件，并在所述目标容器中对所述目标AI镜像执行所述测试文件对应的测试操作，得到所述AI服务器的性能检测结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述AI服务器的性能检测方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如上权利要求1至7任一项所述AI服务器的性能检测方法的步骤。