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满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子，满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配，满足AIGC
满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子，满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配，满足AIGC
Matmul_all_reduce融合算子。 使用Matmul_all_reduce融合算子能提升全量推理性能；该算子要求驱动和固件版本为Ascend HDK 24.1.RC1.B011及以上，默认不开启。
在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。
在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。
在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。
支持单机多卡推理 ATB模式支持w8a16量化，推理性能提升 配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与GPU保持一致 支持GroupNorm+transpose+BMM融合算子
是否开启NPU FlashAttention融合算子，具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束 是，配置以下参数。 flash_attn: sdpa 否，注释掉flash_attn: sdpa参数 是否使用固定句长。
aoe_unet_graph.mindir --device=Ascend --numThreads=1 --parallelNum=1 --workersNum=1 --warmUpLoopCount=100 --loopCount=100 图1 调优前模型 图2 调优后模型 AOE优化成功的mindir已经融合了优化的知识库
在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。
是否开启NPU FlashAttention融合算子，具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束 是，配置以下参数。 flash_attn: sdpa 否，配置以下参数关闭。 flash_attn: disabled 是否使用固定句长。
是否开启NPU FlashAttention融合算子，具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束 是，配置以下参数。 flash_attn: sdpa 否，配置以下参数关闭。 flash_attn: disabled 是否使用固定句长。
是否开启NPU FlashAttention融合算子，具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束 是，配置以下参数。 flash_attn: sdpa 否，配置以下参数关闭。 flash_attn: disabled 是否使用固定句长。
(6.3.906) 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 新增random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 新增自定义交叉熵融合算子
6 disable_affinity_api False 否 关闭亲和算子（融合算子、亲和优化器）API分析。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。
PyTorch NPU训练指导 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子
（6.3.908） 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子
如何查看训练作业资源占用情况？ 在ModelArts管理控制台，选择“模型训练>训练作业”，进入训练作业列表页面。在训练作业列表中，单击目标作业名称，查看该作业的详情。您可以在“资源占用情况”页签查看到如下指标信息。 CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）
Lite推理指导 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子
通过使能亲和API（NPU融合算子API如rms_norm，NPU亲和优化器如NPUFusedAdamw）可以减少算子下发数量，从而提升训练性能。 syncBatchNorm：对应html中的'SyncBatchNorm Issues'。
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