为AI算力中心提供GPU基准测试、分布式训练性能评估、模型推理精度验证、PUE能效评估服务。以专业测试设备和方法论，确保算力集群从交付到运营全程可靠。
覆盖AI算力中心全场景验证测试需求
覆盖NVIDIA A100/H200/昇腾910B等主流GPU的全面基准测试，验证单卡及集群性能。
在大规模GPU集群上模拟真实AI训练负载，评估分布式训练效率与稳定性。
验证AI模型在目标推理硬件上的精度保持率和推理性能，确保部署后模型表现与训练一致。
精密测量AI算力中心PUE值，定位能效瓶颈，提供液冷/风冷优化建议和实施方案。
专业工具保障测试数据的准确性和可靠性
| 工具/设备 | 型号/版本 | 用途 |
|---|---|---|
| GPU基准测试套件 | MLPerf 3.1 / Coremark-Pro | GPU单卡及集群性能基准 |
| 分布式训练评估框架 | PyTorch DDP / DeepSpeed | 多节点扩展效率及通信瓶颈诊断 |
| 推理基准测试工具 | vLLM / TensorRT-LLM | 模型推理延迟、吞吐量及精度测量 |
| 集合通信测试工具 | NCCL-Tests / OSU Benchmarks | NVLink/IB/HCCS互联带宽延迟测量 |
| 精密功率分析仪 | Fluke 1770 Series | PUE能效测量及液冷系统功耗评估 |
| 监控与Profiling工具 | DCGM / Prometheus / NSight | GPU实时监控及训练Profiling |
| 负载模拟工具 | LLM-perf / FIO | AI训练/推理负载模拟及存储性能测试 |
| 长周期稳定性测试框架 | Kubernetes + Kueue | 多模型并发推理稳定性测试（48h+） |
每一个数据都是我们专业能力的证明
河南省首个 AI 智算中心全负载测试，包括 2N 冗余切换测试和 PUE 基准标定。
30 天连续监测，定位气流组织短路和冷通道热点问题，提出改造方案。
ISO 5 级核心生产区全项洁净度检测，一次性通过验收。