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\ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5
图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题,MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制,可以考虑升级最新版本的MidnSporeLite Convertor来进行编译期的算子优化,在大Shape场景下会有明显的改善。
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ,比如依赖包的变化,方便用户感知镜像能力的差异,减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
考 《主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导》,该案例以ChatGLM-6B为例,介绍如何将模型迁移至昇腾设备上训练、模型精度对齐以及性能调优。 父主题: GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
Lite进行离线推理时,需要先将模型转换为mindir模型,再利用MindSpore Lite作为推理引擎,将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。 Huggingface提供的onnx模型文件的输入是动态shape,而mindir
主要通过MindSpore Lite(简称MSLite)进行模型的转换,进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上。 模型准备 MindSpore Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换,用户需要导出对应的模型文件,推荐导出为ONNX格式。
idia-fabricmanager.servcie不工作: 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 若未安装fabricmanager,则需安装改组件。
性能调优 算子优化 为了更好地发挥昇腾设备的性能,将ChatGLM-6B原模型中的部分算子替换成了NPU亲和的算子,修改的是modeling_chatglm.py文件,下图通过对比列举了对应的修改方式,图示中左边为原始方式,右边为修改后的方式。 使用torch.bmm替换torch
-itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4
-itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4
设备的显存消耗,从而实现超大规模模型训练。流水线并行也叫层间并行,层输入输出的依赖性使得设备需要等待前一步的输出,通过batch进一步切分成微batch, 网络层在多个设备上的特殊安排和巧妙的前向后向计算调度,可以最大程度减小设备等待(计算空泡),从而提高训练效率。 d. 学习率预热
-itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4
场景描述 本文主要指导如何在GPU A系列裸金属服务器上测试RoCE性能带宽。 前提条件 GPU A系列裸金属服务器已经安装了IB驱动。(网卡设备名称可以使用ibstatus或者ibstat获取。华为云Ant8裸金属服务器使用Ubuntu20.04操作系统默认已经安装IB驱动。) 操作步骤
简介 场景介绍 本文旨在指导客户将已有的推理业务迁移到昇腾设备上运行(单机单卡、单机多卡),并获得更好的推理性能收益。 ModelArts针对上述使用场景,在给出系统化推理业务昇腾迁移方案的基础上,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和工具链,以及具体的No
PyTorch 作为一个PyTorch插件,支持在不改变PyTorch表达层的基础上,动态添加昇腾后端适配,包含增加了NPU设备、hccl等一系列能力的支持。安装后可以直接使用PyTorch的表达层来运行在NPU设备上。 当前提供了自动迁移工具进行GPU到昇腾适配,原理是通过monke
ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境,具有如下优点: 利用云服务的资源使用便利性,可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像,可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集,且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏览器入口一
//npu卡设备 --device=/dev/davinci3 //npu卡设备 --device=/dev/davinci4 //npu卡设备 --device=/dev/davinci5 //npu卡设备 --device=/dev/davinci6 //npu卡设备 --device=/dev/davinci7
同厂商的摄像机上,这是一项非常耗时、费力的巨大工程,ModelArts支持将训练好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上,并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。
GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 训练业务迁移到昇腾设备场景介绍 训练迁移快速入门案例 迁移环境准备 训练代码迁移 PyTorch迁移精度调优 PyTorch迁移性能调优 训练网络迁移总结 父主题: GPU业务迁移至昇腾训练推理
pts/mindir_models/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中:modelFile指定生成的mindir模型文件;device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示: 图1 测试结果 父主题: