PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用(OP-based),即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language(AscendCL)调用一个或几个亲和算子组合的形式,代替…
设置高精度并重新转换模型 在转换模型时,默认采用的精度模式是fp16,如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大,可以使用fp32精度模式提升模型的精度(这块无需全换成fp32,fp32相对于fp16性能较差,所以一般检测出来哪个模型精度…
五板斧操作之后,如果性能仍然不满足要求,便需要通过profiling工具采集性能数据,基于数据分析是哪个环节、哪个算子导致的性能消耗,进而做性能优化。 目前有两种方式采集训练profiling数据:Ascend PyTorch Profil…
针对专属池场景,应注意挂载的目录设置和调试时一致。 登录ModelArts管理控制台,检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选…
云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后,SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时,可在云上挂载路径中“/home/ma-user/work”,使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/w…
在某些推理场景中,模型输入的shape可能是不固定的,因此需要支持用户指定模型的动态shape,并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场…
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…
下载Swin-Transformer代码。 git clone –recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件,把第27行:…
优化算子执行有两个思路: 减少不必要的算子执行。比如减少不必要的格式转换算子和存储转连续算子。 加速慢算子的执行速度。遇到此类问题,尝试基于AOE调优(详见性能调优五板斧)或者联系华为工程师分析处理。 图1 优化思路 减少不必要的算子执行 …
对于中小规模团队,管理员往往希望对ModelArts资源进行主导分配,全局控制,而对于普通开发者只需关注自己实例的生命周期控制。对于开发者帐号,一般不会具有te_admin的权限,相应的权限也需要主帐号进行统一配置。本章节以使用Notebo…