[发明专利]一种GPU和算法的远程自动测试方法

说明书

本发明提供了一种GPU和算法的远程自动测试方法，包括以下步骤：定时查询电子通信信息；判断电子通信信息是否为合法电子通信信息；若电子通信信息为合法电子通信信息，则解析合法电子通信信息；在解析后的合法电子通信信息控制测试启动时，对测试环境进行初始化处理并根据解析后的合法电子通信信息登录待测GPU所在服务器；调用设定测试程序在待测GPU所在服务器中对待测GPU和待测算法进行测试。本发明能够通过发送电子通信信息进行GPU和算法的自动测试，减少人工干预，从而能够降低测试成本，降低测试的操作难度，并提高测试效率。

技术领域

本发明涉及智能视频分析技术领域，具体涉及一种GPU和算法的远程自动测试方法。

背景技术

随着大数据、物联网产业的快速发展，智能视频分析系统已经应用在交通、海关、司法、军队、城管、商业、金融等领域，在智慧城市的建设中扮演着愈来愈重要的角色。在智能视频分析系统迭代开发的过程中，GPU(Graphics Processing Unit，图形处理器)和基于深度学习的事件检测算法是影响系统整体性能的两个关键因素，不同厂商的测试人员均需要对它们的性能进行全面测试，以利于业务模型的调优，确保产品的高可用性。

智能视频分析系统由于业务模型类型和数量的不同，需要适配不同型号的GPU卡，目前，在该领域的测试方法都是基于一台测试服务器和一种型号的GPU卡进行测试，且业务模型的切换也需要在人工干预下才能完成。但是，该测试方法难以有效地在多台服务器上同步测试不同型号的GPU卡和业务模型，并且需要测试人员经常地使用Linux命令、Nvidia-smi工具切换业务模型，查询测试状态，记录测试结果，初始化测试环境，对测试人员的能力提出了比较高的要求。此外，为了验证测试结果的一致性，往往需要复测，复测的量级取决于业务模型的数量，这无疑会花费大量时间做重复性劳动，人力成本增加。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种GPU和算法的远程自动测试方法，能够远程发送电子通信信息进行GPU和算法的自动测试，减少人工干预，从而能够降低测试成本，降低测试的操作难度，并提高测试效率。

为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种GPU和算法的远程自动测试方法，包括以下步骤：定时查询电子通信信息；判断所述电子通信信息是否为合法电子通信信息；若所述电子通信信息为合法电子通信信息，则解析所述合法电子通信信息；在解析后的所述合法电子通信信息控制测试启动时，对测试环境进行初始化处理并根据解析后的所述合法电子通信信息登录待测GPU所在服务器；调用设定测试程序在所述待测GPU所在服务器中对待测GPU和待测算法进行测试。

根据本发明实施例的GPU和算法的远程自动测试方法，通过定时查询电子通信信息并对合法电子通信信息进行解析，然后在解析后的合法电子通信信息控制测试启动时，对测试环境进行初始化处理并根据解析后的合法电子通信信息登录待测GPU所在服务器，最后调用设定测试程序在待测GPU所在服务器中对待测GPU和待测算法进行测试，由此，能够远程发送电子通信信息进行GPU和算法的自动测试，减少人工干预，从而能够降低测试成本，降低测试的操作难度，并提高测试效率。

另外，根据本发明上述实施例提出的GPU和算法的远程自动测试方法还可以具有如下附加的技术特征：

根据本发明的一个实施例，所述电子通信信息的主题采用固定形式字符串，若所述电子通信信息主题为设定的固定形式字符串，则所述电子通信信息为合法电子通信信息；所述电子通信信息的正文包括测试控制指令、待测GPU所在服务器信息和所述待测算法，其中，所述待测算法为一种类型的事件检测算法或多种不同类型的事件检测算法的组合。

进一步地，所述测试控制指令包括测试启动指令、进度查询指令、测试终止指令。

进一步地，采用非阻塞方式调用Robotframework脚本在所述待测GPU所在服务器中对所述待测GPU和所述待测算法进行测试。