此时我们通过PyTorch在NPU上进行了一个简单的乘法,我们找到当前torch_npu的本地安装路径(可以通过pip show torch_npu来查看),在这个路径下可以找到npu_native_functions.yaml文件,这里包含了torch_npu已经帮我们完成适配的各个算子介绍,我们刚刚调用的乘法算子就在其中。 现在,我们要做的是在已经支持的PyTorch算子之外,...
./pytorch_gpu2npu.sh -i 原始脚本路径 -o 脚本迁移结果输出路径 -v 原始脚本框架版本 [-r 自定义规则json文件路径] [-s] [-sim] [-a 模型名称] [-m] [distributed -t 目标模型变量名 -m 训练脚本的入口文件] 4.脚本迁移完成后,进入脚本迁移结果输出路径查看结果文件,以GPU单卡脚本迁移为NPU多卡脚本...
# 必须先导torch_npu再导torchairimport torchimport torch_npuimport torchair# (可选)若涉及集合通信算子入图，可调用patch方法from torchair import patch_for_hcompatch_for_hcom()# 定义模型Modelclass Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, ...
pytorch 调用环境 npu用不了 pytorch没有调用gpu 检查使用的GPU的索引 torch.cuda.is_available()cuda是否可用; torch.cuda.device_count()返回gpu数量; torch.cuda.get_device_name(0)返回gpu名字,设备索引默认从0开始; torch.cuda.current_device() 返回当前设备索引; 如果使用GPU时,出现找不到cudnn可用,可能...
支持npu的pytorch版本 之前使用conda安装gpu版的torch,但是实际跑代码时发现装的还是cpu版本的,具体情况和原因参考 但是根据这篇文章发现实际操作时还是有出入 所以以下是我根据上文一些没提到或无法解决的问题所给出的解决方案 1.CUDA版本 我使用的是Anaconda的虚拟环境,但是在查询CUDA版本时出现了这么些问题...
NPU模型训练时默认为异步运行,因此打印出的堆栈报错与实际错误并不一致。如果想要打印出与实际错误相对应的堆栈报错信息,需要修改环境变量将运行模式改为同步运行。 解决措施 可以在以下方案中选择一种来解决该问题,然后再次运行模型,即可得到与实际错误一致的堆栈报错信息: 1、将环境变量TASK_QUEUE_ENABLE设置为0: expo...
以下调优步骤基于已完成模型向NPU的迁移。 1、模型脚本开头添加库代码。 importtorch_npuimporttorch_npu.optim 2、找到模型脚本main.py中的优化器定义代码,将原始优化器替换为对应的NPU亲和融合优化器。样例代码如下。 原代码: optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),args.lr,momentum=args.momentum,weight_de...
pyTorch模型调优NPU 性能分析工具pyTorch Profiling CANN Profiling 看task duration 调优手段1:使用亲和的数据类型 用AMP训练 AICore不支持torch.long.Tensor类型,会自动切换AICPU,影响训练。 调优手段2:优化调度耗时(融合tensor) 融合算子 昇腾要求输入tensor连续,所以进行非连续内存转连续内存...
本文将以PyTorch为例,详细阐述如何在Android平台上利用NPU进行PyTorch模型的推理加速。 一、引言 PyTorch作为一款开源的深度学习框架,以其灵活性和易用性受到广大开发者喜爱。然而,在移动端进行PyTorch模型推理时,面临着性能瓶颈和资源限制的问题。幸运的是,随着Android平台对AI技术的支持不断增强,特别是NPU的引入,为移动...