AI 云操作系统评估体系重磅推出,助力OS For AI持续发展!
作者：微信文章人工智能迅猛发展，模型参数量指数级增加，对算力、任务及数据的调度、通信等能力提出更高的要求。面对人工智能、大模型等新场景，传统的云操作系统存在不足，需要实现OS For AI的进一步提升。AI 云操作系统作为面向人工智能场景的关键基础设施，其功能、性能及应用至关重要。为推动 AI 云操作系统的标准化与规范化发展，打造行业领先的AI云操作系统矩阵，中国信通院正式推出 AI 云操作系统评估体系，为全行业提供全面、科学的评估标准和方法。
AI云操作系统评估体系
AI云操作系统的评估体系覆盖资源层、组件层、大模型适配层、应用层、安全性、兼容性、可靠性和操作系统性能等多个维度，全方位对AI云操作系统能力及性能开展评估。
（一）资源层评估专注于AI部署、AI系统管理、AI存储以及AI高速网络。AI部署考察了快速、混合以及异构部署的能力，特别是针对不同架构硬件（例如多种CPU、GPU）的协同工作。AI系统管理包括了分布式协同等多个方面。AI存储涉及了多种存储类型及其加速技术。AI高速网络则关注弹性服务，确保网络的稳定性和高效性，为系统的运行提供坚实的网络支持。
（二）组件层评估着重于AI编排调度与AI运维。AI编排调度合理地规划任务和资源分配，实现资源的弹性伸缩和动态调整。AI运维则包括了故障检测、故障预警等多项评估，能够及时发现、隔离、预警、自愈故障，并进行监控报警，确保系统的稳定性和可靠性。
（三）大模型适配层评估关注适配性和训练框架的兼容性等能力。适配性评估包括训练框架适配、参数调优和自动并行等，以提升大模型的推理和训练效率，并保障容灾能力。训练框架兼容性则确保系统能够与主流框架对接并优化参数。
（四）应用层评估涉及推理服务、训练服务、加速服务以及AI生成等关键内容。推理服务重视准确性和效率，训练服务专注于模型训练的支持，加速服务包含多种加速功能以提升效率，AI生成则考察内容生成的能力，以满足多领域的需求。
（五）安全性评估侧重于AI云操作系统的运行、接口和数据安全。运行安全包括IO加速等，接口安全涵盖了框架适配等，数据安全则包括故障检测与预警，确保数据的完整性和可用性，以及系统的安全交互。
（六）可靠性评估聚焦于数据备份和系统容灾。数据备份依赖于日志采集等技术来追溯数据，系统容灾则通过算力标识等技术在发生意外时切换资源，以维持系统的持续服务。
（七）兼容性评估涵盖了应用、系统、模型、芯片四类。应用兼容性确保应用能够正常运行，系统兼容性考察了在多系统环境下的适配性，模型兼容性关注了对各类模型的支持，芯片兼容性则侧重于不同芯片的利用。
（八）操作系统性能评估着眼于调度和网络性能。调度性能包括编排调度等，合理分配任务资源，弹性伸缩动态调整。网络性能则涵盖了高速网络的相关内容，保障数据传输，满足AI应用的网络需求。
评估流程
AI 云操作系统评估体系的发布是行业规范发展的重要里程碑。未来，中国信通院将持续优化评估体系，跟踪行业技术发展趋势，不断完善评估架构和内容，为 AI 云操作系统的创新发展提供有力支撑。同时，欢迎更多企业和机构参与评估，共同促进 AI 云操作系统有序发展。
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