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去年都是在华为云上买linux服务器配置gpu版本的mindspore跑程序，也明显比cpu的快很多但是今年用modelarts上这个ascend跑同样的代码，发现速度和cpu差不多，而且好像也没有gpu的版本正常的话ascend应该是用这个npu跑深度学习的是吗？
对于这种场景昇腾NPU有什么更好的方案呢？ 在昇腾NPU方案中，我们可以利用NPU上的媒体处理硬件模块DVPP，以及内置的SpatialTransformer算子结合把整个流程都在芯片内完成。
star历史（https://star-history.com/）： 2.2 任务目的和范围 本任务的主要目的是让CogVideoX在Ascend NPU上高效运行，确保项目在平台上具备良好的兼容性和性能，扩大其在AI和深度学习领域的竞争力和影响力。
该项目利用深度学习技术生成高质量的语音输出，适用于多种语言和场景。项目基于 Transformer 架构，并利用预训练模型进行语音生成，在处理不同语言、不同语音特征方面具有鲁棒性。
能力要求：需要熟悉 Python、C++ 开发，掌握 Ascend 和 Kunpeng 处理器架构，具备深度学习和并行计算的知识，了解 NPU 硬件优化技术。
l 能力要求： - 熟悉深度学习框架（如 PyTorch）以及分布式训练算法。 - 了解 NPU 架构及分布式计算优化。 - 熟悉 Ascend 和 Kunpeng 处理器的硬件架构。 - 熟悉欧拉操作系统（OpenEuler）的环境配置。
star历史（https://star-history.com/）： 2.2 任务目的和范围 本任务的主要目的是让PaddleSpeech在Ascend NPU上高效运行，确保项目在平台上具备良好的兼容性和性能，扩大其在AI和深度学习领域的竞争力和影响力。
star历史（https://star-history.com/）： 2.2 任务目的和范围 本任务的主要目的是让mmcv在Ascend NPU上高效运行，确保项目在平台上具备良好的兼容性和性能，扩大其在AI和深度学习领域的竞争力和影响力。
star历史（https://star-history.com/）： 2.2 任务目的和范围 本任务的主要目的是让AntSK在昇腾、鲲鹏处理器和Euler操作系统上高效运行，确保项目在平台上具备良好的兼容性和性能，扩大其在AI和深度学习领域的竞争力和影响力。
npu:0") test_npu() 在运行backward运算时，若没有设置device，程序会自动默认初始化device为0，相当于执行了set_device("npu:0")。
Ollama 的代码托管在 GitHub 上，主要使用 Go、Python 和 TypeScript 等语言开发，涵盖了深度学习、自然语言处理等领域。
能力要求：- 熟悉 C++ 和 Python 编程- 具备深度学习和分割算法相关经验- 了解 NPU 架构及并行计算优化- 熟悉 Ascend 和 Kunpeng 处理器的硬件架构及优化技巧 2.3 适配任务清单 生态 生态细类 是否需要验证 验证逻辑说明
star历史（https://star-history.com/）： 2.2 任务目的和范围 本任务的主要目的是让flair在Ascend NPU上高效运行，确保项目在平台上具备良好的兼容性和性能，扩大其在AI和深度学习领域的竞争力和影响力。
l 能力要求: - 完成该任务需要具备熟悉C++和python编程 - 有深度学习和CV的算法相关经验 - 熟悉 Ascend 和 Kunpeng 处理器的硬件架构及优化技巧。
- DEMO内容：在华为 Ascend NPU 和 Kunpeng CPU 以及 OpenEuler 操作系统上完成 NCNN 框架的环境配置和运行测试，确保其能够在这些平台上高效运行。
传统的CPU，GPU也可以做类似的任务，但是，针对神经网络特殊优化过的NPU单元，性能会比CPU，GPU高得多。渐渐的，类似的神经网络任务也会由专门的NPU单元来完成。之后，为什么NPU的效率会比CPU/GPU高很多呢？主要就是由于乘法累加计算导致的。
star历史（https://star-history.com/）： 2.2 任务目的和范围 本任务的主要目的是让PaddleOCR在Ascend NPU上高效运行，确保项目在平台上具备良好的兼容性和性能，扩大其在AI和深度学习领域的竞争力和影响力。
性能调优 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。 import torch_npu import torch_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。
star历史（https://star-history.com/）： 2.2 任务目的和范围 本任务的主要目的是让GLM-4在Ascend NPU上高效运行，确保项目在平台上具备良好的兼容性和性能，扩大其在AI和深度学习领域的竞争力和影响力。
Qwen2 项目的代码托管在 GitHub 上，主要使用 Python 进行开发，涉及深度学习和 NLP 等多个领域，LICENSE：Apache Licence 2.0。
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