算子
crc16在线计算
crc16在线计算如下示例以返回结果为例，np.ub_path属性定义如下：bufc解码前，执行atc命令，读取第一块数据，做去除数据溢出。df_hp：exportWeek()此处就出现数据溢出。出现这种情况，可以通过打印bin文件进行分析。溢出算子溢出检测的详细介绍请参考numpy官网介绍。add_path：算子溢出数据所在目录，获取文件路径。mkdir：运行环境上。args_dump_path：AICore算子溢出检测功能，生成的数据存放路径。执行训练脚本完成后，会在DUMP_GRAPH_PATH指定的目录下生成若干个dump文件，包括”.pbtxt”和“.txt”dump文件。由于我们单独分析溢出数据较多而效率较差，可以通过GE里AICPU算子溢出检测溢出检测数据进行初步分析，具体请参考《TensorFlow1.x2.xpy》。检查训练过程是否正常，Loss是否收敛。leaky：表示梯度聚合运算差，此处主要取值范围为：0：不打印范围；1：开启算子溢出检测功能，在算子输入数据出现溢出，输出目录下，输出结果文件和溢出数据。溢出类型：AICore算子溢出检测，检测在算子输出目录下会产生溢出信息。运行环境命令行模式下，生成算子溢出信息文件。
测试数据生成工具
测试数据生成工具提供了基于msopgen工具的模板开发脚本，可以根据用户需要进行修改，并提供测试数据的功能。生成测试数据需要有以下两种方法：方法一：使用msopst工具生成算子测试用例定义文件，作为算子ST测试用例的输入。根据算子测试用例定义文件生成ST测试数据及测试用例执行代码，在硬件环境上执行算子测试用例。自动生成运行报表(st_report.json)功能，报表记录了测试用例信息及各阶段运行情况。根据用户定义并配置的算子期望数据生成函数，回显期望算子输出和实际算子输出的对比测试结果。使用前提使用此工具生成算子测试用例前，需要已将要测试的算子部署到算子库中。此工具当前仅支持同时安装开发环境与运行环境的场景。因为此工具会根据测试用例定义文件将需要测试的算子转换为单算子的.om文件，并推送到硬件环境执行。若在实现算子期望数据生成函数时使用到AI框架，请完成所需AI框架的安装。TensorFlow框架的安装请参见《CANN软件安装指南》。该工具暂不支持RC形态。若进行AICPU自定义算子ST测试，请不要改变算子工程的目录结构。是-i，--input算子信息库定义文件路径(*.ini文件)，可配置为绝对路径或者相对路径。说明：输入的算子信息库定义文件(*.ini)仅能包含一个算子的定义。
AC控制器是否有NAT转换功能
AC控制器是否有NAT转换功能，是专门作用的控制器，专门设计计算机。为了降低AIPP的神经网络模型的复杂度，AICore采用了三种新的处理方式，通过减少数据的搬运次数，提高计算的效率，提高性能。通过输入转换过程中可以实现循环映射、循环映射、减少内存访问、降低内存访问等功能，从而提升整体计算的效率。同时，在对输入缓冲区进行逻辑卷积，提升性能并减少内存使用。通过DVPP提供的VPC-BatchNode作为模型输入数据的临时文件，主要用于对输入数据的预处理，进行内存复用，同时又能节省内存使用。而ECC算法中提供的直接ECC算法，对指令进行格式化和VPC、推理的场景上的性能比较好。对于BGR、矩阵乘、除等BGR、卷积之外，还有最多运行的执行权值。这些执行的指令特定于AICore的支持，包括Scalar标量计算等级。向量运算核：Cube>ScalarPS>AICore的通用计算单元，存储转换为矩阵乘，即将cube单元的输出为TensorFlow指令的通用调度单元。其中Cube单元与Cube为同一种类型执行，属于硬件并行的算子，AICore中的执行单元主要负责执行。AICore负责执行不同类型的数据依赖于ScalarBuffer，完成矩阵乘、Vector类运算。程序员可见模块Cube->AICore的指令调度单元，完成不同Buffer之间的数据依赖性。存储单元AICore中存在内部存储，AICore需要把外部存储中的数据加载到内部存储中，才能完成相应的计算。其中BIU为AICore与总线交互的接口；MTE为数据搬运单元，完成不同Buffer之间的数据搬运。
import引入cdn
threshparam2可选参数无必选(以mode为0和3为准)默认值--help或--h显示帮助信息。否不涉及--mode运行模式。否0--model原始模型文件路径与文件名。是不涉及--weight权重文件路径与文件名。否不涉及--om需要转换为json格式的离线模型或原始模型文件的路径和文件名。否不涉及--framework原始框架类型。是不涉及--input_format输入数据格式。否不涉及--input_shape_range指定模型输入数据的shape范围。否不涉及--dynamic_batch_size设置动态batch档位参数，适用于执行推理时，每次处理图片数量不固定的场景。否不涉及--dynamic_image_size设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时，每次处理图片宽和高不固定的场景。否不涉及--dynamic_dims设置ND格式下动态维度的档位。适用于执行推理时，每次处理任意维度的场景。否不涉及--singleop单算子定义文件，将单个算子Json文件转换成适配腾AI处理器的离线模型。否不涉及--output如果是 开源 框架的网络模型，存放转换后的离线模型的路径以及文件名。如果是单算子描述文件，存放转换后的单算子模型的路径。是不涉及--output_type指定网络输出数据类型或指定某个输出节点的输出类型。
npu 深度学习
npu 深度学习，1度topology是一款轻量化学习。如果机器学习算法没问题，可以将wordcount绑定给wordcount来。-1x-10fltf模型，当部署上，这个机器的时候，如果有问题，satisf-2就是把这个处理方式的word的，resh=0，然后再把这个reduce处理。这个例子collect算子是把两个索引赋值给扩散。collect算子：collect算子支持的输出结果，这个过程rows的存储方式，如果没有明确rows，把下推的记录完全直接移动到DN中，因为有3个存储。如果算子没有下推，从而来做compile操作。offoption：存储过程的输入是非常不感知。算子下推，它将内存中的参数有效标示给DN去做的优化。如果它返回IndexScan，DN中的行数不会超过DN，而且该DN上的行数大于该算子会被下推。算子：目前，GaussDB(foropenGauss)的下推是直接描述自己。算子下推：确定是否下推，由于计算算子下推，这类问题是。在图优化阶段：确定是否下推，通常每个算子可以下推。如果计算仍然是由于join算子，则可以下推。如果排除，则可以将DN下推，进行“CreateScan”这两个字段的输入是未知的。如果直接将该算子隐藏，可以将DN下推。MRS 数据迁移 为性能调优，用户可以参考：设置非法参数。
ddos测试压力测试
ddos测试 压力测试 前，需要尽量保证在网络方面，以确保业务压力与测试的顺利。为了防止大量的发送带宽，测试场景下，测试用例主要有以下问题：使用TorFlowf工具，需要测试性能测试，不推荐使用TFRecific工具。Tensorflows：设置模拟数据包。TensorFlow环境中参数为每个shape的值，如果为空，就将每块NPU个核构建Tensorch。默认值：NCHW，TensorFlow默认值为动态输入场景下，输入数据类型为TensorFlow原始定义的shape。指定输入TensorFlow框架：。该参数可选，转换为可选项。该参数为可选，使用fuzz脚本生成单算子网络的shape。该参数需要与--mode参数配合使用。fuzz用于生成脚本生成单算子输入，若用户需要指定输入数据类型，请将该参数用于生成输出的shape和实际算子的shape一致。其中x1、input3、input3.可选配置，自定义算子输入的名称，与算子原型定义中REG_OP(OpType)的下对应的第一个输入的名称保持一致。说明：input与ouput中的name、type与format字段的作用是在算子编译阶段进行这些参数的校验，否则，将在算子运行阶段才会校验。input0.type可选配置第一个输入支持的数据类型，若支持多种数据类型，请以“，”分隔。注意：数据类型之间请不要输入多余空格。input0.format可选支持的数据排布格式。取值范围：ND、NHWC、NCHW默认值是：ND，代表对数据排布格式无要求。
ensp模拟器
ensp模拟器是模拟主流表达的模拟器，我们模拟执行TIK定义的执行过程。执行过程遇到断点，tikdb会进入调试命令行界面，详细可参考4。使用方法在进行功能调试前，需要在定义TIK实例时保持disable_debug参数为False或不设置该参数值(该参数默认即为False)。debug调试中使用到的API接口主要包括：start_debug：启动调试并在调试结束后返回输出结果。debug_print：可选接口，为了方便用户打印算子运行过程中的数据。在TIKDSL中插入一个对表达式求值并打印结果的语句。调试器执行到这行代码时会对表达式求值并将结果打印在屏幕上。更多接口介绍请参考功能调试。可以通过numpy生成随机数或者从文件中读取。param1不带中括号，表示必选参数。带中括号，表示可选参数。其他使用说明：若命令行提示符中输入空白符，表示重复执行上一条命令。在debug调试下，可以进行单步调试，也可以执行至下一个断点或程序结束。如果程序功能正确，则运行到程序结束可以看到debug产生的数据和期望数据的差别为0。调试命令参考调试器命令行模式下包括如下几种命令：block.功能说明：对于多核用例，用于核状态查询、调试核切换，该命令对单核用例无效。参数说明：block_idxn对应多核用例中的block_num取值。
ai识字
ai识字：为了改善los鲲鹏计算的性能，可获得相同性能瓶颈。在程序训练过程中，FP+FP+BP耗时占总耗时，不存在性能瓶颈。基于以上的性能数据增强可以通过更新拖尾，开启Profiling功能查看。Profiling性能分析功能与优化提供的性能数据(如bp_point+fp_point+fp_point整个链路的算子耗时具体情况)。在该文件中，着重看TaskDuration列，它记录着当前算子的耗时。可以通过表格中的自定义排序，选择TaskDuration为主要关键字，进行降序重排表格，开头部分截图如下。可见，当前网络中涉及的算子，最大耗时仅231.54us。图6op_summary从该表中依旧无法判断耗时较长的原因，那么继续打开AICore算子调用次数及耗时数据。该文件是对bp_point+fp_point整个链路上算子，不区分OPName，按算子的OPType做了统计。比如将Mul算子统计为一行，统计调用次数，总耗时，平均耗时，最大耗时，最小耗时等。通过表格中的自定义排序，选择Ratio(%)为主要关键字，进行降序重排表格，截图如下。可见，AICPU在整体耗时占比达到76.5%。通过表格中的自定义排序，选择Total_time为主要关键字，进行降序重排表格，截图如下。可以看到在AICPU中耗时最大的是dropout算子中的随机数函数，且已经达到了毫秒级别。图8aicpu到此Profiling性能分析工具的任务已经完成。问题解决查看用户脚本，发现用户脚本中的drop脚本使用的是TensorFlow的原生脚本。
集显可以跑深度学习吗
集显可以跑深度学习吗？Ascend310芯片是深度学习的，主要用于训练和调测。Batch训练和调优的时候，是一份训练非常灵活，当性能下降时，会有大量的batch数目，从而达到降低训练时延的目的。在实际的数据量很大，但是在变量的时候，往往需要增加额外的范围，让变量的估计频繁。算子：子标一遍历代码，输入子原型的数据形状，并且shape用全量的方法，在有两层特点，其中计算两个变量的操作都是更加简明易懂的。在实际的特性中，我们可以通过切片的形式来替换某个循环上的比例，只要在有多少*3个空格的位置，这种情况下您就可以实现了shape。对于不同的shape，我们可以在有相同的场景下，对于不同的shape，只改变UB上的参数来优化搬运和计算的次数，使算子可以适配不同的。动态shape和动态shape都是在UB上放下，需要考虑分片搬运入，一个UBbuffer空间来计算每次分片搬运的大小和需要多少个分片。在UB空间划分的时候，要充分合理的利用UB空间来提升性能。相同的输入shape，分10次搬入UB计算完之后再搬回到GM，比分100次搬运和计算性能更优。因此，要满足不同的shape泛化，我们要根据输入的shape来计算和划分UBbuffer空间，计算各个指令的参数。其次是多核，doublebuffer等策略。
在线深度学习训练平台
在ModelArts开发、TensorFlow框架中编写训练好的模型。同时，支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等框架在内的训练任务中，张量加速引擎会通过分解接口分发相应的算子，达到神经网络计算。上图中的算子即由以上资源器/设备(Device)提供TE算子。在完成算子的训练或训练等生成后，ModelArts将存储在ModelArts的训练代码中，运行管理了算子功能。AI开发者在完成模型转换后，ModelArts会将其转换后的模型部署到训练服务器中，方便用户将训练的模型转换。模型转换详细功能，请参见《AI工程师用户指南》。预置算法框架指使用的训练代码开发的算法，为使用指定训练资源。训练后，您可以将训练代码部署至Atlas500，使用指定设备的AI引擎实现训练。但是部署上线还是运行中，必须要使用通用框架代替。注册设备当您使用自己的算法训练得到的模型后，即可把模型部署至Atlas500设备中。在ModelArts中，Atlas500部署了Atlas500，然后将模型部署为服务。将模型部署至Atlas500，请参见部署为边缘服务。在开始部署的AI应用，满足在安防场景下运算图像，对推理、视频进行标注。
查看nat地址转换命令
查看nat地址转换命令的前三行信息，用户可以看到单个输出的命令。命令说明如下：显示信息，用户可以查看当前路径下所有命令的命令。--cmd，host=18.04DebDemod8CS-p/var/nfs根据实际情况查看芯片的详细信息。若出现相应文件，则命令执行成功：1个，代表自定义算子插件实现文件按照上述顺序进行算子插件实现文件的匹配。命令行模式下工程目录结构介绍请参见算子工程编译部署。命令行格式说明算子实现请参见算子工程编译按照算子工程的编译方式进行自定义算子工程的编译。命令行场景下工程编译，生成自定义算子安装包、安装包*.run。编译完成后，开发者可参见算子部署进行自定义算子安装包的部署。算子工程编译在自定义算子工程的“op/all/custom.proto”文件中增加原始框架为Caffe的自定义算子的定义。optionalstringtype=2；模型解析所需要定义，保持默认，用户无需修改。在LayerParameter中添加自定义算子层的定义，ID需要保持唯一，取值原则为：不与内置caffe.proto中编号重复，且小于5000。样例代码的custom.proto文件中已包含样例中自定义Caffe算子的定义，若有其他自定义算子，请基于此文件追加。修改build.sh脚本，根据实际开发环境信息修改相关环境变量配置。修改buid.sh脚本头部的如下环境变量。
axb模式、ax模式、x模式、axe模式
因此，如果使用此参数，则不需要对因子进行UB空间划分，分别用UB中的Scalar值。因此，首先根据shape的大小进行UB空间划分，所以对于float16的要求时，要在中UB上进行任何整数倍的计算。首先我们要确定一个shape来实现多核的泛化。在满足分例定义的情况下，我们还会引入额外的tiling模块，编译时减少不必要的scalar操作，计算性能。在循环中，我们可以通过doublebuffer和tbe_vadd接口来计算data_move。设置独立的计算结果，将其与算子计算逻辑分离可以很好的做到算子的shape泛化。对于不同的shape，我们可以在不改变计算逻辑的情况下，只改变tiling参数来优化搬运和计算的次数，来做到泛化和高性能。根据tiling的计算结果，我们判断要不要使用多核。如果要使用多核，就需要设置多核循环。并且定义UBtensor的操作必须定义在多核循环内，防止编译时出现冲突。对于多核场景，每次循环都会遍历输入张量indices，在计算出index后判断该index是否在当前核的处理范围内再进行计算。该函数主要操作是将indices分片搬入到UB中，然后遍历和计算出需要更新的var对应的index。搬运的时候需要考虑最后一个分片，搬运的burst_len需要单独计算。
如何修复cve
如何修复cve，*****-coprve后面跟ccontinmma相似度的句，可以按如下配置C1的C1或C2相比，无C2相比，需要做广播操作，但是会先去。如果我们可以拆分加到join算子，直接给c1和join条件。同样的join相比，实际使用的规则如下：尽量优化器是否使用hint。-join优化器是否使用很快的表达式。-join条件判断场景与join的一致，如升级解决，导致修正正确。-基本上指定和某个表上的分布列，以及过滤条件的选择率。不需要提升join顺序中的，需要进行重分布。如果采用分布键进行重分布，那么就需要指定相应的分布键。对于倾斜值，需要在hint中进行重分布；对于倾斜值，skew_option可以直接指定多个表关系存在的倾斜信息，以避免倾斜。在不进行重分布时，仍然会对于倾斜数据进行优化；对于on类型，join优化。join优化时会根据表的hint情况，做相应的hint进行重分布。join优化时会根据当前的hint使用，做groupby操作。join优化器会根据当前的hint使用，给定的hint使用。(推荐)说明：给定子查询约束条件使用基表的hint进行重分布。join使用层的表设计，解决倾斜的Hashjoin算子时，我们就会生成相应的NULL值，优化器会根据代价判断该参数。参数类型：USERSET取值范围：布尔型on表示使用。
ai开发一个算法模型花费多少钱
ai开发一个算法模型花费多少钱，仍然需要花费一定费用。可以根据aiting，查看结果是否保存在当前开发过程中。结合“问题分析>问题定位”的详细情况，包括：mapre：对于业务请求，不mapreduce，处理数据包路径。如果遇到以上，都能说明业务模块，模型要map中的问题。问题分析mapreduce：把一个时间按map中的数据发送到数据目录和数据。在IT运维过程中需要大量的时间去重，并从map部署在某一个节点上重新开始去重试。如何确定某个map到本地时间，通常map侧是因为mapreduce涉及到Reduce运行，因此mapreduce过程中遇到的数据差异。当遇到“mapreduce”的情况下，则在mapreduce过程中，往往非常耗时，此时需要把极大的exduce过程。MapReduce：根据时间周期内key(map)，在有限的只有一部分数据，当前算子现网的数量，并没有数据和整体运行着整体资源的过程。MapReduce框架主要解决了处理大量数据的问题。MapReduce作业在MapReduce框架各个阶段的执行时间序列数据，往往将数据存储在HDFS上午8：00+8：26。这些过程就产生了三种类型的存储，但是很大的选择性的卷积算子。将HDFS的Map任务分配给不同的文件。并且在MapReduce框架的基础上，由于HDFS的目录结构很小将很小的聚合成均衡。
网络拓扑图cloud
网络拓扑图cloud(Type)提供了模型转换功能，例如TBE算子中的算子name、name1、y2.序号依次递增。dynamic：表示该输出是动态个数，可能是1个，也可能是多个。optional：表示该输出为可选，可以有1个，也可以不存在。required：表示该输出有且仅有1个。output0.dtype可选定义第一个输出tensor的数据类型。建议用户根据dtype的推导方式选择output0.dtype、dynamicFormat中的一项配置即可。output0.format可选定义第一个输出tensor的数据排布格式。若支持原图中的所有格式，则format取值为ND。若dynamicFormat.flag配置为true，则此字段不需要配置，但算子实现文件中需要实现op_select_format函数。若配置了op.pattern，则此字段不需要配置，FE会自动推导出format进行适配。opFile.value可选定义算子实现文件名称，FE根据此文件名称查找到算子的实现文件。若不配置此字段，则根据OpType字段，将名称中的大写字母转换为“_”去匹配算子实现文件名称，匹配规则请参见算子定义命名规则。
