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支持NVIDIA Tesla P4 GPU卡，单实例最大支持4张P4 GPU卡。 提供GPU硬件直通能力。 单GPU单精度计算能力最高5.5 TFLOPS。 单GPU INT8计算能力最高22 TOPS。 单GPU提供8GiB ECC显存，带宽192GiB/s。 GPU内置硬件视频编解码引擎，
系统环境硬件环境(Ascend/GPU/CPU): AscendMindSpore版本: 不限版本执行模式（动态图）: 不限模式Python版本: 3.7/3.8/3.9操作系统平台: linux2 报错信息2.1 问题描述在GPU上训练精度达标，但是在Ascend上训练时精度和GPU差距较大，有可
),loss_scale=args.loss_scale) is_gpu = context.get_context("device_target") == "GPU" if is_gpu: loss_scale_value = 1.0
速深度神经网络训练的过程，同时保持了单精度训练所能达到的网络精度。即在尽可能减少精度损失的情况下利用半精度浮点数加速训练。 使用FP16即半精度浮点数存储权重和梯度。在减少占用内存的同时起到了加速训练的效果。混合精度训练能够加速计算过程，同时减少内存使用
精度校验 转换模型后执行推理前，可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析（性能），还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析（精度）。 精度测试 benc
测量精度与术语单精度和双精度之间的差别？
模型精度调优 场景介绍 精度问题诊断 精度问题处理 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
Autocasting 自动选择 GPU 上算子的计算精度以提高性能，同时保证模型的整体精度。 torch.cuda.amp.GradScaler的实例有助于执行梯度缩放步骤。梯度缩放通过最小化梯度下溢来提高具有float16梯度的网络的收敛性。 1.1 典型的混合精度训练 # Creates
RTX快很多。请高人指点。上述现象，是TensorFlow适配的问题吗？还是Ascend 910最好就是要使用混合精度？或者是TensorFlow在Titan RTX等带有Tensor Core的卡上自动优化了混合精度？
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在
以增大Batch size，带来精度上的提升，以及训练速度上的提升。 使用方式 在混合精度训练上，Apex 的封装十分优雅。直接使用 amp.initialize 包装模型和优化器，apex 就会自动帮助我们管理模型参数和优化器的精度了，根据精度需求不同可以传入其他配置参数。 from
数据精度 原始成本的数据精度和账单金额一致。 摊销成本需要按照四舍五入进行保留小数，因此摊销成本会存在微小的精度差异： 成本中心页面上展示的金额，均按照四舍五入规则，保留2位小数； 导出的成本明细数据，会根据成本数据的原始精度，保留8位小数。 需要进行分摊的数据包括： 包年/包月的订单金额。
得到和标杆数据相同的输出，因此可以判断出转换得到的text_encoder模型是产生pipeline精度误差的根因。通过下一小节可以进一步确认模型精度的差异。 父主题： 模型精度调优
通过nvidia.com/gpu指定申请GPU的数量，支持申请设置为小于1的数量，比如nvidia.com/gpu: 0.5，这样可以多个Pod共享使用GPU。GPU数量小于1时，不支持跨GPU分配，如0.5 GPU只会分配到一张卡上。 使用nvidia.com/gpu参数指定GPU数量时，re
GPU驱动概述 GPU驱动概述 在使用GPU加速型实例前，请确保实例已安装GPU驱动以获得相应的GPU加速能力。 GPU加速型实例支持两种类型的驱动：GRID驱动和Tesla驱动。 当前已支持使用自动化脚本安装GPU驱动，建议优先使用自动安装方式，脚本获取以及安装指导请参考（推荐
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
点击并拖拽以移动 1.3 双精度浮点型变量(重点) 基本语法格式 double 变量名 = 初始值; 点击并拖拽以移动
0.0版本中，Stable Diffusion的五个模型的精度都能够保证一致性，但是在最新的2.1.0版本中，会出现text_encoder模型精度不一致的情况。该问题后续会发布补丁进行修复。 父主题： 模型精度调优
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