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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 该环境为在线调试
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
精度对齐 长训Loss比对结果 使用Msprobe工具分析偏差 Loss对齐结果 父主题： Dit模型PyTorch迁移与精度性能调优
合适的NVIDIA驱动版本。 GPU驱动支持列表 当前GPU驱动支持列表仅针对1.2.28及以上版本的GPU插件。 如果您需要安装最新版本的GPU驱动，请将您的GPU插件升级到最新版本。 表1 GPU驱动支持列表 GPU型号 支持集群类型 机型规格 操作系统 Huawei Cloud
基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型
GPU相关问题 日志提示"No CUDA-capable device is detected" 日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal
进行训练作业性能调优。xlsx中记录了html中全量数据，如集群计算、通信和下发的耗时，可以基于xlsx对计算耗时、下发耗时和带宽等列进行排序，从而快速过滤出计算慢卡、下发慢卡、带宽最小卡。 html总览 html中包括总体性能分析（overall）、快慢卡算子性能比对（comp
Adviso主页面 提交性能诊断任务 如果您的NPU性能数据存放在OBS上，Source选择OBS，Path输入OBS地址，格式如obs://bucket1/profiling_dir1，单击Submit按钮。界面参考下图。 图4 分析OBS上的性能数据 如果您的NPU性能数据存放在Not
监控了哪些目标。 图2 查看监控目标 监控GPU指标 创建一个使用GPU的工作负载，等工作负载正常运行后，访问Prometheus，在“Graph”页面中，查看GPU指标。 关于GPU指标详情请参见GPU监控指标说明。 图3 查看GPU监控指标 访问Grafana Prometh
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
型完成简单的图像分类。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型
长训Loss比对结果 在单卡环境下，执行一个Epoch训练任务，GPU和NPU训练叠加效果如下： 上图中的红色曲线为GPU Loss折线图，蓝色曲线为NPU训练Loss折线图。在整网训练单个Epoch情况下，Loss总体的绝对偏差大约为0.08181。 父主题： 精度对齐
本节操作介绍GPU云服务器安装Tesla驱动及CUDA工具包的操作步骤。 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）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Linux）和（推荐）自动安装GPU加速型ECS的GPU驱动（Windows）。
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。 指定nvidia.com/gpu后，在调度时不会将负载调
GPU负载 使用Tensorflow训练神经网络 使用Nvidia-smi工具
选择GPU节点驱动版本 使用GPU加速型云服务器时，需要安装正确的Nvidia基础设施软件，才可以使用GPU实现计算加速功能。在使用GPU前，您需要根据GPU型号，选择兼容配套软件包并安装。 本文将介绍如何选择GPU节点的驱动版本及配套的CUDA Toolkit。 如何选择GPU节点驱动版本
到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GP
是，该驱动版本与镜像可能存在兼容性问题，建议更换驱动版本，操作指导，请参考安装GPU驱动。 否，请执行下一步。 请尝试重启云服务器，再执行nvidia-smi查看GPU使用情况，确认是否正常。 如果问题依然存在，请联系客服。 父主题： GPU驱动故障
处理方法 如果未安装GPU驱动，请重新安装GPU驱动。 操作指导请参考：安装GPU驱动 如果已安装驱动，但是驱动被卸载。 执行history，查看是否执行过卸载操作。 进入/var/log目录，查看是否有nvidia-uninstall.log日志，如果有说明GPU驱动已被卸载，请重新安装GPU驱动。
advisor插件的昇腾PyTorch性能调优主要分为以下步骤： 准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 存储profiling数据。 创建advisor分析环境。 操作步骤 明确性能问题类型，准确采集性能劣化时刻的profiling数据。 对于固定step出现性能劣化，如固定在16步出现性能劣化，则
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