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动态shape 在某些推理场景中，模型输入的shape可能是不固定的，因此需要支持用户指定模型的动态shape，并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题，因为CPU算子支持动态shape；而在Ascend场景上，算子需要指定具体的
安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：
安装并配置GPU驱动 背景信息 对于使用GPU的边缘节点，在纳管边缘节点前，需要安装并配置GPU驱动。 IEF当前支持Nvidia Tesla系列P4、P40、T4等型号GPU，支持CUDA Toolkit 8.0至10.0版本对应的驱动。 操作步骤 安装GPU驱动。 下载GPU驱动，推荐驱动链接：
time.time() print(f"infer time {end_time - start_time}") 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
PyTorch迁移精度调优 精度问题概述 精度调优总体思路 精度调优前准备工作 msprobe精度分析工具使用指导 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
--configFile=akg.cfg --optimize=ascend_oriented 自动高性能算子生成工具AKG更多介绍可参考图算融合配置说明和MindSpore AKG。 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
Diffusion模型通过MSLite进行转换后，迁移在昇腾设备上运行。 图3 Stable Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
GPU插件检查异常处理 检查项内容 检查到本次升级涉及GPU插件，可能影响新建GPU节点时GPU驱动的安装。 解决方案 由于当前GPU插件的驱动配置由您自行配置，需要您验证两者的兼容性。建议您在测试环境验证安装升级目标版本的GPU插件，并配置当前GPU驱动后，测试创建节点是否正常使用。
CCE AI套件（NVIDIA GPU） 插件介绍 CCE AI套件（NVIDIA GPU）插件是支持在容器中使用GPU显卡的设备管理插件，集群中使用GPU节点时必须安装本插件。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic 是 object 插件基础配置参数。
NCCL_DEBUG=INFO DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE=32 BATCH_SIZE=$((${MA_NUM_GPUS:-8} * ${VC_WORKER_NUM:-1} * ${DEFAULT_ONE_GPU_BATCH_SIZE})) if [ ${VC_WORKER_HOSTS}
[acl_init_options] ge.op_compiler_cache_mode="force" 迁移后应用出图效果相比GPU无法对齐怎么办？ 扩散模型在噪音和随机数上的生成，本身就有一定的随机性，GPU和NPU（Ascend）硬件由于存在一定细小的差别，很难确保完全一致，较难达成生成图片100%匹配，建议通过盲测的方式对效果进行验证。
GPU虚拟化：选择开启GPU虚拟化，支持GPU单卡的算力、显存分割与隔离。 若集群中未安装volcano插件，将不支持开启GPU虚拟化，您可单击“一键安装”进行安装。如需配置volcano插件参数，请单击“自定义安装”，详情请参见volcano。 若集群中已安装volcano插件，但插件版本不
在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 使用ModelArts Standard的专属资源池训练时，需要完成以下准备工作。 购买服务资源 表1 购买服务资源 服务 使用说明 参考文档 弹性文件服务SFS 弹性文件服务默认为按需计费，即按购买的存储容量和
查询在线会议详情 描述 该接口用于查询正在召开的会议详情。管理员可以查询本企业内所有的在线会议详情，普通用户仅能查询自己账号创建或者需要参加的在线会议详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法 GET 请求地址 /v1/mmc
性能调优总体原则和思路 MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MindStudio-Insight性能可视化工具使用指导 父主题： GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
查询直播播放在线人数 功能介绍 查询加速的直播播放在线人数。 当前页面接口为历史版本API，仅供查询部署在旧版视频直播服务上的域名相关数据。此API未来可能停止维护，建议您使用新版视频直播统计API。您也可以通过视频直播控制台使用新版直播统计功能，具体请参见直播统计。 调试 您可以在API
、Host侧系统数据和采集和解析能力。面向推理的场景，可以对于模型的执行性能数据进行收集，可基于收集的性能数据进行性能分析。 父主题： GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
main_worker(args.gpu, ngpus_per_node, args) def main_worker(gpu, ngpus_per_node, args): global best_acc1 args.gpu = gpu if args.gpu is not
算精度问题。 当用户将大语言模型或者其他类型深度神经网络的训练从GPU迁移到昇腾AI处理器时，可能出现以下不同现象的模型精度问题。一般包括： Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，说明精度
包括迁移原理、迁移流程以及迁移后的精度调试及性能调优方法介绍。此外，ModelArts提供了即开即用的云上集成开发环境，包含迁移所需要的算力资源、AI框架、昇腾开发套件以及迁移调优工具链，最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务
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