基于自主可控算力的模型性能测试方法及系统

本发明提出了基于自主可控算力的模型性能测试方法及系统，方法包括：通过微基准测试采集计算、内存及功耗性能数据，经预处理生成低维资源指纹向量，作为算力特征表征基础；解析模型计算图提取关键层参数，结合资源指纹生成瓶颈识别评分，自动生成轻量化结构替代候选集；构建图神经网络编码结构特征，融合资源指纹与适应度评分预测推理延迟、功耗及准确率损失，筛选高可信候选结构；部署候选结构至目标平台采集实测性能数据，通过增量学习优化预测模型，形成动态自学习闭环；基于优化后的预测模型选取最优结构，完成模型格式转换、量化剪枝及编译部署，实现平台深度适配。本发明实现了在动态算力环境下对模型结构的快速评估、精确优化与稳定运行。