人工智能原生编程语言性能评测实验数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2026-01-30 收录
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https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=686a8dc1195d2621a90dbfb4&type=1
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资源简介：
该数据集为量化评估该人工智能原生编程语言原型系统的实际运行性能，并与业界主流框架进行对标而建设，其意义在于通过客观数据检验该实验性语言的实用性和先进性。数据集的产生方法为：在相同的硬件和数据条件下，分别使用该原型系统、PyTorch和TensorFlow框架运行一系列神经网络模型（如BERT、LLaMA、LSTM、ResNet），并记录详尽的性能指标。数据集主要内容为性能对比结果，具体包括记录了各框架性能数据的CSV或Excel文件、性能加速比的日志文件、评测所用的标准数据集（如CIFAR-100）以及相关的模型配置文件等。这是一个以模型为单位组织的综合评测数据集。
提供机构：
中国科学院计算技术研究所
