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测试操作步骤

09/10/2024 贡献者

本节介绍用于验证此解决方案的测试过程。

操作系统和 AI 推理设置

对于 AFF C190 ，我们使用支持 NVIDIA GPU 的 Ubuntu 18.04 和 Docker ，并使用 MLPerf "code" 在联想提交到 MLPerf 推理 v0.7 的过程中提供。

对于 EF280 ，我们将 Ubuntu 20.04 与 NVIDIA 驱动程序结合使用，并将 Docker 与 NVIDIA GPU 和 MLPerf 结合使用 "code" 在联想提交到 MLPerf 推理 v1.1 的过程中提供。

要设置 AI 推理，请执行以下步骤：

下载需要注册的数据集， ImageNet 2012 验证集， Criteo TB 数据集和 Brats 2019 训练集，然后解压缩这些文件。
创建一个至少包含 1 TB 的工作目录，并定义环境变量 MLPERF_scrating_path 引用该目录。

在使用本地数据进行测试时，您应在共享存储上共享此目录以供网络存储使用情形使用，或者在本地磁盘上共享此目录。
运行 make prebuild 命令，该命令可为所需的推理任务构建并启动 Docker 容器。

以下命令全部从正在运行的 Docker 容器中执行：
- 为 MLPerf 推理任务下载经过预先培训的 AI 型号： make download_model
- 下载可免费下载的其他数据集： make download_data
- 预处理数据： make preprocess_data
- 运行： m构建 。
- 针对计算服务器中的 GPU 优化的构建推理引擎： make generate_engine
- 要运行推理工作负载，请运行以下命令（一个命令）：

make run_harness RUN_ARGS="--benchmarks=<BENCHMARKS> --scenarios=<SCENARIOS>"

执行了三种类型的运行：