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环境要求

在性能测试前，需要确保使用环境均满足要求，包括硬件和软件配置。硬件配置包括CPU。软件配置包括操作系统和应用程序等。

硬件要求

硬件要求如表1所示。

表1 硬件要求
硬件类型	说明	核数
CPU	鲲鹏920 7282C处理器	160核+160核（2P，开启超线程）

操作系统要求

操作系统要求如表2所示。

表2 已验证操作系统
系统名称	版本	Kernel	说明	下载地址
openEuler	22.03 LTS SP3	5.10.0	如果是全新安装操作系统，可选择“Minimal Install”安装方式并勾选Development Tools套件，否则很多软件包需要手动安装。	获取链接

软件要求

模型训练和推理阶段的软件要求不同，如表3、表4所示。

表3 模型训练阶段软件要求
项目	版本	说明	构建方式
TensorFlow	1.15.5	训练ModelZoo模型。	源码构建
Python	3.7	TensorFlow 1.15版本安装的依赖。	conda获取
CMake	3.22.0及以上	跨平台、跨编译器的构建系统生成工具。	通过Yum源方式安装
GCC/G++	10.3.1/12.3.1	GCC（GNU Compiler Collection）GNU编译器套件，由GNU开发的编程语言编译器。	通过Yum源方式安装
Bazel	0.26.0	安装TensorFlow 1.15.5的构建工具。	源码构建
Git	无版本要求	代码管理工具。	通过Yum源方式安装

模型推理阶段软件要求如表4所示。

表4 模型推理阶段软件要求
项目	版本	说明	构建方式
TensorFlow Serving	2.15	Benchmark系统的服务端，用于部署模型，处理推理请求。	源码构建
Python	3.9及以上	Python执行环境。	conda获取
CMake	3.22.0及以上	跨平台、跨编译器的构建系统生成工具。	通过Yum源方式安装
GCC/G++	12.3.1	GCC（GNU Compiler Collection）GNU编译器套件，由GNU开发的编程语言编译器。	通过Yum源方式安装
Bazel	6.5.0	快速且可扩展的构建工具。编译TensorFlow Serving 2.15依赖Bazel 6.5.0版本。	源码构建
TritonServer（Triton服务器）	24.05	性能测试工具。	Docker镜像拉取
Git	无版本要求	代码管理工具。	通过Yum源方式安装