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GPU A系列裸金属服务器，单台服务器GPU间是走NVLINK，可以通过相关命令查询GPU拓扑模式： nvidia-smi topo -m 图1 查询GPU拓扑模式 操作步骤 使用以下脚本测得GPU服务器内NVLINK带宽性能。
对于首次从gpu迁移至npu的训练任务性能分析，建议保留该参数，替换亲和算子API通常能获得一定性能收益。对于完成迁移后在npu上长训的训练任务，如果出现性能问题，建议设置为True来提升分析速度。
训练迁移适配 完成环境准备之后，本节将详细介绍Dit模型训练迁移过程。 执行以下命令，下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令，安装依赖项。 pip install diffusers
使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项？ 使用华为云A系列裸金属服务器时有如下注意事项： nvidia-fabricmanager版本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanager方法。
图1 搜索NVIDIA驱动包（CentOS 7.4） 执行以下命令，安装NVIDIA GPU驱动。 sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run 执行以下命令，删除安装包。
图1 搜索NVIDIA驱动包（CentOS 7.4） 执行以下命令，安装NVIDIA GPU驱动。 sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.yy.run 执行以下命令，删除安装包。
图16 算子编译分析 Affinity API Issues 下图展示了低优先的亲和API替换，通常仅在首次将训练任务从GPU迁移至NPU时需要关注这部分内容。已经在NPU上进行长训的任务出现性能问题，可以忽略该部分。
ib_write_bw -a -F 服务器A的IP -d mlx5_0 --report_gbits 图1 服务器A执行结果 图2 服务器B执行结果 父主题： Lite Server
将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发：DataParallel(model) 完整代码由于代码变动较少，此处进行简略介绍。
如何处理用户安装了GRID驱动，但未购买、配置License问题 问题描述 用户业务是做图形处理的，且用户已经安装了GRID驱动，但用户的GPU使用率很低或渲染性能达不到预期。
性能调优 Profiling数据采集 使用Advisor工具分析生成调优建议 调优前后性能对比 父主题： Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优
GPU加速云服务器出现NVIDIA内核崩溃，如何解决？ 问题描述 GPU加速型云服务器在运行过程中发生crash，重启云服务器后检查日志，发现没有打印NVIDIA驱动堆栈日志。
处理方法 方法一： 执行以下命令，查看GPU使用情况并停掉所有占用GPU的进程。 nvidia-smi 执行以下命令，重置GPU。 nvidia-smi -r 执行以下命令，查看是否存在待隔离页。
31 GPU memory page fault，非硬件故障，可能访问了非法地址等。 43 GPU stopped processing， 非硬件故障，可能是自身软件错误。
如何处理显卡ERR！问题 问题描述 执行nvidia-smi命令，仅Pwr:Usage/Cap（能耗）显示ERR！ 处理方法 如果当前用户业务正常，仅nvidia-smi执行后存在ERR!显示问题，无需处理。 如果当前业务已经受到影响，迁移虚拟机，再根据故障信息收集收集故障信息后联系技术支持处理
传统的扩散模型通常使用U-Net架构，而DiT模型则用Transformer替代了U-Net，处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过Transformer的自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系，从而提高生成图像的质量。
Loss对齐结果 在排查完精度偏差来源之后发现，Loss最大绝对偏差减少为0.0003，Loss结果对齐。 需要注意训练引入随机性的目的是为了增加结果的鲁棒性，理论上不会对训练模型的收敛与否造成影响。 此处做随机性固定主要的目的是为了训练结果可完全复现，从而实现NPU和标杆的精度对齐
边缘节点支持多个显卡，但是多个显卡的GPU型号必须相同。 当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，含有GPU硬件的机器作为边缘节点时可以不使用GPU。 父主题： 边缘节点
利用率如下： 图7 GPU利用率 步骤4 使用GPT-2模型生成文本 自动式生成文本。
GPU和NPU环境依次进行数据Dump，正常执行结束标识如下图回显Exception: msprobe: exit after iteration 0。 创建如下compare.json文件。 { "npu_path": ".
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