当发现NPU上有大量相邻算子之间有时间间隙出现时，代表算子下发的速度太慢导致NPU空等，NPU算力没有充分发挥，如下图所示。

图1 算子之间的时间间隙

优化该场景有三个思路：

加速算子下发。常用的优化方法有进程绑核（详见性能调优五板斧）、启用机器的cpu高性能模式、启用机器的cpu高性能模式、使用高性能磁盘、多级多卡训练场景下通信优化等。
融合多个算子的逻辑为单算子，从而减少算子下发的数量。常用的优化方法为使用Ascend自带的优化后的融合算子、算子二进制优化（详见性能调优五板斧）或者开发者自己开发自定义融合算子自定义融合算子。此外，PyTorch同语义代码的执行时间有差异，可基于对同语义代码进行Profiling分析，使用性能好的实现，比如“tensorA[:, None, :, :]”与“tensorA.unsqueeze(1)”为同语义，但是前者会调用3次“aten::slice”接口加一次“aten：：unsqueeze”接口，后者只调用一次“aten::unsqueeze”接口，所以应该选择“tensorA.unsqueeze(1)”。
让NPU上运行的算子处理更多的数据，算子执行时间变长，单算子下发时间几乎不变，掩盖了算子下发慢的问题。常用的方法是尽可能地增大batch size，让每一个step的NPU计算量增加。

图2 优化思路

父主题： PyTorch迁移性能调优

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