本文系统给出测试人工智能算力的可操作方法：以真实训练与推理负载为基准，统一批大小与精度，联测吞吐、时延、精度与能效，并保证环境可复现与可审计；结合MLPerf与自定义业务基准，覆盖系统级、模型级与算子级测试；在分布式、云与边缘场景下衡量伸缩与合规差异，最终将结果转化为混合精度、量化、图优化与数据管线等优化路径，形成可持续的算力评估与监控闭环。

本文给出人工智能算力的可操作计算方法：训练侧以“参数量×训练token×常数系数（约6）”估计总FLOPs，并用“理论峰值×精度系数×利用率”换算为有效算力与训练时长；推理侧以“每token计算×并发×延迟目标”规划QPS与设备数。核心要素包括精度（BF16/FP16/FP8/INT8）、显存与内存带宽、互联带宽、集群并行效率与能耗/成本（TCO）。结合国产与国际加速器的生态与互联特点，以端到端基准测试校准利用率，才能得到贴近现实的算力与容量规划，并实现高性能、低能耗与合规的部署。

文章系统阐述了计算大模型推理算力的完整方法：先以FLOPs/Token估算预填充与解码阶段的理论需求，再结合硬件算力、带宽与内核效率映射为实际吞吐与延迟，并以批大小、序列长度、精度与量化等工程变量校准，最终输出可复现的tokens/s、P95时延、显存占用与每千Token成本及能耗指标；同时对GPU/NPU资源、KV缓存与长上下文影响、国内外部署与合规、以及优化栈与容量规划给出操作性路径与对比表，强调以观测闭环和成本模型确保算力兑现与经济可持续。

估算大模型算力应分别衡量训练与推理：训练总FLOPs可用系数×参数量×训练token数近似，再折算到硬件有效FLOPS与并行效率得到时长与卡数；推理以每token计算量与KV缓存显存决定吞吐、时延与并发，并用微基准校准计算受限与带宽受限两条曲线。综合FLOPS、显存、HBM带宽、互联拓扑与数据/张量/流水并行策略，给出保守与乐观区间，并把能耗与PUE纳入TCO，形成可审计的容量规划。