使用的平台是昇思大模型的jupyter在线编程,CANN版本是8.0.RC2,开发板是910A平台。 4楼回复于2024-10-28 19:53:46 陈辉:您好,需要您提供一下msprof 命令 ,或者参考案例 2024-10-29 11:30:06 chenyukun2024回复陈辉:好的哈 2024-10-31 11:34:33 chenyukun2024回复chenyukun2024:请看我下面的附图 202...
./msopst run -i $HOME/cann_op_contrib/community/tests/add_tik2/st/add_tik2.json -soc Ascend910A -out $HOME/out 执行结果:
ascend910a: torch-2.1.0 torch_npu-2.1.0 cann: 8 Reproduction 如果设置bf16: true,两者都是报错不支持bf16 如果设置fp16: true,llamafactory-cli train --model_name_or_path glm-4-9b-chat --stage sft --do_train True --finetuning_type full --ddp_timeout 180000000 --deepspeed examples/deeps...
二、软件版本: -- CANN 版本 (CANN 8.0.RC2.alpha003): --操作系统版本 三、测试步骤: 910A和910B硬件环境 FrameworkLaunch目录下: 1)进入MatmulLeakyReluCustom,运行./build.sh,生产算子,完成安装。 2)进入AclNNInvocation,运行 run.sh。 四、日志信息:...
机器:910A cann版本:8.0.RC1 地址: https://gitee.com/ascend/samples.git 使用的是 master 分支 报错: [root@devserver-xinchen AddKernelInvocationNeo]# ll total 44 -rw-r--r-- 1 root root 3260 Jul 12 14:39 add_custom.cpp drwxr-xr-x 2 root root 4096 Jul 12 15:18 build ...
华为昇腾910A NPU:ASCEND-CC架构【目前还挂在2024 Arxiv上】 摘要 云工作负载主导了基于大型语言模型 (LLM) 的生成式 AI。 GPU、NPU 和 TPU 等专用硬件加速器由于其性能优于通用 CPU,因此在人工智能采用中发挥着关键作用。人工智能模型和数据通常高度敏感,并且来自互不信任的各方。现有的基于 CPU 的 TEE(例如...
替换<soc_version>为你的昇腾AI处理器型号,例如Ascend910A。 下面是msopgen生成的开发目录 依次对以下5个文件进行开发:add_custom.cpp ,add_custom_tiling.h ,add_custom.cpp,CMakePresets.json,gen_data.py AddCustom ├── build.sh // 编译入口脚本 ...
1、硬件芯片:昇腾910A 2、CANN版本 3、算子开发包 二、算子实现分析 沙箱实验,实现的是动态shape的add的Ascend C算子。 一)配置环境 二)下载代码包 样例工程关键目录和文件的用途如下所示: 三)代码分析及补全 1、kernel侧代码 实现代码在算子工程的/ai_core/op_kernel/add_tik2.cpp中。
值得一提的是,这里使用的是 Ascend 910A,高达32GB HBM,这可是高端显卡采用的显存啊,我记得优势是带宽大,好像速度慢了些,但一般 AI 训练的瓶颈是带宽,速度慢点可以接受。当然,我们也可以通过 ModelArts 右侧的资源监控来查看,可视化效果很好,赞一下。 使能混合精度...