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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
要关注昇腾软件栈引入的精度偏差即可。由于昇腾芯片和GPU芯片的架构差异（包括不同架构下的GPU芯片），收到数值计算精度的影响，在软件实现上也存在微小的偏差。一般来说，只要数值差异在特定的容忍范围内，不会影响模型的最终收敛。 父主题： PyTorch迁移精度调优
),loss_scale=args.loss_scale) is_gpu = context.get_context("device_target") == "GPU" if is_gpu: loss_scale_value = 1.0
变量初始化引入精度偏差，在diffusion/gaussian_diffusion.py中用等CPU侧初始化实现替换完成计算之后再切回device进行计算(下图第731行)。 然后再比对分析发现所有API计算都已对齐结果，转而查看Loss对齐情况。 父主题： 精度对齐
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？
Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能，目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景，可以定位模型训练中的精度问题。 精度预检工具旨在计算单个API在整网计算中和标杆场景下的差异，对于无明确精度差异来源情况或
imagenet/train --global-batch-size 128 正常训练回显日志： 父主题： Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优
Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优 场景介绍及环境准备 训练迁移适配 精度对齐 性能调优 父主题： GPU业务迁移至昇腾训练推理
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
测确定性问题，使用训练状态监控工具监控NPU训练过程中的确定性计算问题。 将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中，可以确认训练过程中精度问题出现的Step，以及抓取反向过程中的问题。 使用步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install
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
512×512和256×256的测试中，DiT-XL/2模型实现了2.27的FID值。 下文以Dit模型为例，介绍如何在昇腾设备上如何进行模型迁移，精度及性能调优。 环境准备 迁移环境准备有以下两种方式： 表1 迁移环境准备方式 方式 说明 ModelArts Notebook 该环境为在
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
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。
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
Profiling数据采集 在train.py的main()函数Step迭代处添加配置，添加位置如下图所示： 此处需要注意的是prof.step()需要加到dataloder迭代循环的内部以保证采集单个Step迭代的Profiling数据。 更多信息，请参见Ascend PyTorch
务等数据服务。1. 高精度地图采集服务高精度数据采集主要是通过由工业相机、激光、高精度IMU等多种传感器集成的采集设备安装到采集车辆顶部，并通过控制终端对采集设备进行采集任务控制，而完成对道路信息及周边场景的采集，并建立高精度地图数据库。采集内容、采集精度，以及更新周期执行国标《
扩展语言中表示为float），64-bit被称为双精度（double）。 如图所示，我们能够很直观的看到半精度的存储空间是单精度存储空间的一半。 1.2 为什么使用混合精度训练 混合精度训练，指代的是单精度 float和半精度 float16 混合训练。 float16和fl
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