测试分析#
在论文中，我们使用 NPU-SIM 对众核AI加速器在多场景、多硬件配置下的表现进行了仿真和比较。
仿真配置#
在测试中，我们主要采用两大类的芯片硬件配置：大核模式，即计算核总数相对较少，但每一个计算核具有较强的算力、内存等硬件配置；小核模式，与大核模式相反，包含较多且各硬件指标较低的计算核。具体的参数自由配置空间参见下表。
仿真器验证与仿真耗时#
我们将 NPU-SIM 与真实硬件的运行结果进行比较，验证其仿真结果的精度，并分析了在采用混合仿真模式（Hybrid-mode）下的仿真耗时。具体结果请参阅 仿真器验证与仿真耗时。
多场景测试#
我们使用 NPU-SIM 模拟了AI众核芯片在多场景下的表现，并给出了对应场景下硬件设计的改进思路。
模型并行与计算核映射
请参阅 模型并行与计算核映射
LLM Serving
请参阅 LLM Serving