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/slog -v /var/log/npu/conf/slog/:/var/log/npu/conf/slog/ atlas300_arm64_infer:1.0-cann5.0.3 /bin/bash镜像中运行npu-smi 报错：镜像中执行sdk推理报错：
/local/dcmi:/usr/local/dcmi -v /var/log/npu/slog/:/var/log/npu/slog -v /var/log/npu/conf/slog/:/var/log/npu/conf/slog/ atlas300_arm64_infer:
【功能模块】npu-smi【操作步骤&问题现象】1、root用户能执行npu-smi，但非root用户执行会出现，call drvMngGetConsoleLogLevel failed , g_conLogLevel = 3【截图信息】root非root用户【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件
把宿主机的以下目录都挂载到容器目录内了/usr/bin/usr/local/sbin/etc/ld.so.conf.d/usr/local/Ascend容器内执行npu-smi info，看不到指标数据宿主机执行npu-smi info，能看到指标数据
环境描述 服务器信息： 华为云NPU Snt9B裸金属服务器 操作系统：Euler2.10 Arm 64bit 系统环境相关版本： NPU驱动版本为23.0.rc2、固件版本为6.4.12.1.241 2. 基本原理 开启电源高性能模式在一定程度上提高性能和稳定性。
最后，参考博客： 【昇腾】NPU Snt9B裸金属服务器多机免密互通解决方案 配置容器的ssh免密登录信息，保证多机多容器之间实现互相ssh免密登录。
深度学习中的深度主要就是来描述神经网络中层的数量，目前神经网络可以达到成百上千层，整个网络的参数量从万到亿不等，所以深度学习并不是非常深奥的概念，其本质上就是神经网络。
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。
插件 pip install torch_npu 运行代码： python run.py 结果展示： npu現存占用如下：
1.Snt9B NPU型号及算力 具体的算力以及参数如下表所示： 型号 AIcore核心数 主频 理论算力 B1 25 1850MHz 400T B2 24 1800MHz 376T B3 20 1650MHz 313T B4 20 1650MHz 280T
1.发现上一次程序（C++）停止后 NPU 内存不能及时被释放（此时占用75%），要等1分钟左右才会被释放（此时占用33%）；如果没有等内存释放完成，就第二次启动程序，会导致加载模型失败。所以想 在每次程序初始化的时候就清空NPU内存，请问大家有办法吗？
npu-smi info watch监控芯片数据。AI Core和AI Cpu分别代表运行中NPU及CPU的占比情况吗？AI Core的峰值怎么只有33，如何提高npu利用率？具体的运行算力如何查询呢？
【操作步骤&问题现象】在执行推理的时候，NPU的利用率只有25%，CPU倒是快100%了，请问如何才能提高NPU的利用率呢【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
以增强深度学习方法从强噪声信号中学习特征的能力，并且取得较高的故障诊断准确率。
4、排查问题：指定标号为4的NPU，单卡训练模型，在训练结束时，npu-smi info显示有8块NPU，但发现该NPU的HBM-Usage(MB)仍显示被占满，稍等后再次输入npu-smi info发现后面4块NPU已丢失。
/lib64:/home/data/miniD/driver/lib64 \-it yolov4_tiny:v1 \/bin/bash但在创建容器后，在容器里查看npu-smi信息，报错如下：npu-smi: error while loading shared libraries
【功能模块】图模式，数据并行【操作步骤&问题现象】单卡可以正常执行训练和推断，多卡训练会报错，hccl 的 json 文件和多卡的脚本都按照官方文档构建的。【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
在完成第一轮epoch训练之后，报错如下： 【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
ModelArts官网提供了多个最佳实践，支持图像分类、物体检测、NLP等场景，从GPU/CPU训练->昇腾310推理到昇腾910训练->昇腾310推理多种训练、推理场景。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/159073
HuaweiCloudEulerOS 2.0 内核版本 5.10.0-60.18.0.50.r665 5.hce2.x86 64 架构类型 x86_64 固件版本 1.84.15.1.310 npu-driver
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