superbenchmark

一键体检 AI 集群,跑分定位硬件瓶颈

SuperBenchmark 是微软开源的 AI 基础设施验证与性能分析工具,面向 GPU 集群、云上 AI 算力平台和自建训练环境。它解决的核心问题是:在部署大模型训练或推理之前,如何快速确认硬件、驱动、网络、存储等基础设施是否正常,并量化其性能表现。工具通过模块化的基准测试套件,覆盖 GPU 计算、显存带宽、NVLink/PCIe 通信、RDMA 网络、CPU、内存、磁盘 IO 等维度,自动生成可对比的报告。它支持 Azure、本地裸金属和 Kubernetes 环境,可集成到 CI/CD 或集群验收流程中,帮助运维和算法团队在故障发生前定位瓶颈,避免因硬件配置不当导致训练中断或性能损失。项目采用 Python 编写,提供命令行接口和配置化测试集,便于扩展自定义基准。

开源 free 评测安全
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 395
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类评测安全
开发团队microsoft
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费,微软维护的基准测试工具
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-system,azure,benchmark,hacktoberfest,superbench
GitHub 星标★ 395
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2020-12-17 00:00:00
最近更新2026-09-25 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-28
浏览次数0

使用教程

核心亮点

  • 覆盖 GPU、网络、存储、CPU 等全栈基准,测试项模块化可组合
  • 支持 Azure 与本地集群,输出结构化报告便于横向对比
  • 微软维护,与 SuperBench 生态集成,适合集群验收和日常巡检

不足之处

  • 文档和示例相对分散,新用户上手需要一定摸索成本
  • 社区规模较小,第三方扩展和问题响应速度有待观察

适用场景

  • 新购 GPU 服务器到货后,批量验证硬件是否达标
  • 云上 AI 集群部署前,做基线性能测试并留存报告
  • 训练任务频繁失败时,快速排查是网络、存储还是 GPU 问题

替代项目

MLPerf、NCCL Tests、dcgm

项目介绍

superbenchmark 是评测安全领域的开源项目,由 microsoft 开发,2020 年首次发布。

它收录于评测安全分类,该分类目前共有 474 个项目,GitHub 星标数为 395。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-25。开源免费,微软维护的基准测试工具。

它主要面向的使用场景是:新购GPU服务器到货后,批量验证硬件是否达标。同类可对比的替代方案包括 MLPerf、NCCL Tests、dcgm。

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