用你的硬件 / 仿真器,跑我们的金标准向量
下载盲测向量包 → 在被测芯片或软件栈上本地计算 → 原样回传产物, 平台以 float64 双精度金标准独立判定。全程不接触任何厂商 SDK, 所有判定数字均来自本次服务端计算,可追溯金标准版本。
适用范围:算子级契约回归——单用例最大 16,384 元素,用于验证算子实现与量化方案的数值一致性; 不覆盖大 shape / 长序列 / 大 batch 的稳定性,也不作性能验收。 报告中的 latency 与 GFLOPS 若出现,均为提交方自报,引擎不测量、不复算。 普通上传不核验运行硬件(由提交方自证);需要设备级证据时走 HIL 设备证明——板卡私钥对本次挑战码与输出哈希签名。
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能力概览
—输入分布覆盖
每个轴对应该分布类下的用例数;除常规分布外, 还包含极值 / 次正规 / 冲激 / 常数 / 交替等边界激励。
用例构成
算子用例数
-
1
选择测试向量并下载
正在加载算子目录… -
2
在本地运行被测算法
解压向量包后,使用
inputs/中的原始输入在你的硬件或 仿真器上计算(参数张量同样位于inputs/,禁止修改), 再将结果按 manifest 声明写入outputs/。- 字节序 / 排列:小端(little-endian)、行优先(row-major)
- 输出命名:
outputs/<case_id>__output.bin(扩展名也可用 .npy / .npz / .csv / .json,csv/json 按 manifest 形状自动重塑) - 回传方式:保持 zip 目录结构原样打包回传即可
- 确定性复测(可选):用相同输入再跑一遍,把第二次结果按同一
命名写入
outputs_repeat/。两次结果不一致会判为 非确定性并计入报告,该项用于暴露竞争、未初始化存储等硬件问题
Python 读取 .bin 输入 / 写出 .bin 输出 示例
C99 读取小端 float64 输入 示例
CI 接入(下载 → 判定 → 徽章)
-
3
上传回传产物
上传含 outputs/ 的 zip 产物,引擎将按该 dtype 的 cos / rel-L2 双门限判定(门限见文档中心第 7 节)。
点击选择 或将回传 zip 拖到此处
仅接受 .zip,大小上限以服务端目录为准
-
4
验证报告已生成
判定完成,报告已生成
门限判定明细、逐用例指标与 HTML / JSON 报告(引擎生成 PDF 时另附 PDF)已统一保存在 「用户中心 · 我的报告」,可在线查看或下载。
验证徽章(可嵌入 README / 官网)