在人工智能技术加速迭代的背景下，中国信通院联合中国人工智能产业发展联盟、工信部人工智能标准化技术委员会等机构，于近日正式推出AISHPerf人工智能软硬件基准体系3.0版本。该版本聚焦AI基础设施领域，首次发布两项核心评测基准——AISHPerf-智算运维智能体评测基准与AISHPerf-算子生成智能体评测基准，标志着我国在人工智能软硬件协同优化领域迈出关键一步。此次升级由无问芯穹与清华大学团队提供重点技术支持，旨在通过标准化评测框架推动产业高质量发展。
作为3.0版本的核心创新，AISHPerf-智算运维智能体评测基准构建了国内首个面向AI基础设施运维场景的权威评估体系。该基准突破传统语言问答能力的表面考核，以近百亿条真实运维数据为基础，通过脱敏处理与专家标注，提炼出103个覆盖硬件故障、软件异常、通信中断等场景的高保真评测用例。评测体系涵盖5大技术栈、44种问题现象，并首次将天数智芯、壁仞科技、沐曦集成电路、摩尔线程、昇腾科技等5种国产芯片纳入评测范围，形成覆盖22个细分故障领域、3种难度层级的立体化评估框架。测试过程中，智能体需在模拟的真实集群环境中，通过自主探索完成故障定位与修复，最终输出时延、资源消耗等量化指标。
针对国产算力集群面临的运维挑战，该基准特别设计了差异化评测模块。据统计，2025年中国市场AI加速卡国产化率已突破40%，但国产芯片在驱动适配、框架兼容等方面存在显著技术差异，导致运维复杂度较国际主流产品提升30%以上。AISHPerf-智算运维基准通过构建包含硬件故障注入、驱动版本冲突、通信协议异常等典型场景的测试用例集，首次为国产芯片集群运维能力建立可量化的评估标尺。测试数据显示，采用该基准指导优化的运维系统，可使工单处理效率提升50%，关键故障修复时间缩短至原有水平的1/6，综合运维成本下降30%。
另一项发布的AISHPerf-算子生成智能体评测基准则聚焦AI模型落地环节。该基准突破"能否生成可运行算子"的基础维度，重点评估生成算子在真实量化推理部署中的工程适配性。通过构建包含不同精度要求、硬件架构、部署场景的测试矩阵，要求智能体生成的算子在保持精度损失小于1%的前提下，实现推理速度提升20%以上。测试覆盖从训练框架到推理引擎的全链路优化，确保生成的算子可直接替代现有解决方案，有效解决产业界普遍面临的"模型可用但算子难落地"痛点。
为推动评测体系产业化应用，中国信通院同步开放了配套资源库。开发者可通过开源平台获取包含故障模拟器、运维数据集、评测框架的完整工具链，其中故障模拟器支持硬件故障注入、网络延迟模拟等12类异常场景复现，运维数据集涵盖300万条标注过的真实运维日志，评测框架则提供从用例生成到结果分析的全流程自动化支持。无问芯穹透露，其基于该基准优化的运维系统已在实际部署中实现每度电产出Token量提升45%，单卡算力利用率突破85%的行业领先水平。
此次基准体系升级标志着我国AI基础设施评测进入全栈化、场景化新阶段。通过构建覆盖芯片、框架、集群的多层次评估框架，不仅为产业链上下游提供了统一的技术对话语言，更通过量化指标牵引技术攻关方向。随着评测用例库的持续扩充，该体系有望成为全球AI基础设施领域的重要技术参照，为构建自主可控的智能算力生态提供标准支撑。
