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去年都是在華為云上買linux服務(wù)器配置gpu版本的mindspore跑程序，也明顯比cpu的快很多但是今年用modelarts上這個(gè)ascend跑同樣的代碼，發(fā)現(xiàn)速度和cpu差不多，而且好像也沒有g(shù)pu的版本正常的話ascend應(yīng)該是用這個(gè)npu跑深度學(xué)習(xí)的是嗎？
環(huán)境 昊算平臺(tái) 910b NPU docker容器 下載中心 Ascend/pytorch 安裝torch_npu插件-安裝步驟-配置與安裝-開發(fā)文檔-昇騰社區(qū) 安裝流程 查閱所需的對(duì)應(yīng)版本 PyTorch Extension版本號(hào)采用{PyTorch版本}-{昇騰版本}命名規(guī)則，
## 2 解決辦法 通過查找onnxruntime社區(qū)，可以發(fā)現(xiàn)npu已經(jīng)對(duì)onnxruntime進(jìn)行了適配，參考如下文檔：[onnxruntime/docs/execution-providers/community-maintained/CANN-ExecutionProvider.md
對(duì)于這種場(chǎng)景昇騰NPU有什么更好的方案呢？ 在昇騰NPU方案中，我們可以利用NPU上的媒體處理硬件模塊DVPP，以及內(nèi)置的SpatialTransformer算子結(jié)合把整個(gè)流程都在芯片內(nèi)完成。
!RANK=0 WORLD_SIZE=1 MASTER_ADDR=127.0.0.1 MASTER_PORT=任意端口號(hào)\ python 執(zhí)行腳本 --model 模型名稱 --data-path 指定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的路徑 --vae 變分自編碼器類型\ --global-batch-size
() 如果是第一種，則說明真實(shí)報(bào)錯(cuò)點(diǎn)在新增的torch.npu.synchronize()之前 如果是第二種，則說明真實(shí)報(bào)錯(cuò)點(diǎn)在新增的torch.npu.synchronize()之后 第三步：不停地打torch.npu.synchronize()，直到找打這一行：它前面的torch.npu.synchronize
比如如下算法：圖像去噪、SIFT算法獲取特征、獲取角點(diǎn)、圖像矯正
同樣，現(xiàn)在剛好是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器學(xué)習(xí)處理需求爆發(fā)的初期。傳統(tǒng)的CPU，GPU也可以做類似的任務(wù)，但是，針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特殊優(yōu)化過的NPU單元，性能會(huì)比CPU，GPU高得多。漸漸的，類似的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)也會(huì)由專門的NPU單元來完成。之后，為什么NPU的效率會(huì)比CPU/GPU高很多呢？
() npu_backend = torchair.get_npu_backend(compiler_config=config) # 使用TorchAir的backend去調(diào)用compile接口編譯模型 opt_model = torch.compile(model, backend
該項(xiàng)目利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)生成高質(zhì)量的語音輸出，適用于多種語言和場(chǎng)景。項(xiàng)目基于 Transformer 架構(gòu)，并利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行語音生成，在處理不同語言、不同語音特征方面具有魯棒性。
star歷史（https://star-history.com/）： 2.2 任務(wù)目的和范圍 本任務(wù)的主要目的是讓AntSK在昇騰、鯤鵬處理器和Euler操作系統(tǒng)上高效運(yùn)行，確保項(xiàng)目在平臺(tái)上具備良好的兼容性和性能，擴(kuò)大其在AI和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力和影響力。
npu:0") test_npu() 在運(yùn)行backward運(yùn)算時(shí)，若沒有設(shè)置device，程序會(huì)自動(dòng)默認(rèn)初始化device為0，相當(dāng)于執(zhí)行了set_device("npu:0")。
l 能力要求： - 熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch）以及分布式訓(xùn)練算法。 - 了解 NPU 架構(gòu)及分布式計(jì)算優(yōu)化。 - 熟悉 Ascend 和 Kunpeng 處理器的硬件架構(gòu)。 - 熟悉歐拉操作系統(tǒng)（OpenEuler）的環(huán)境配置。
能力要求：需要熟悉 Python、C++ 開發(fā)，掌握 Ascend 和 Kunpeng 處理器架構(gòu)，具備深度學(xué)習(xí)和并行計(jì)算的知識(shí)，了解 NPU 硬件優(yōu)化技術(shù)。
引言?? 在人工智能技術(shù)深度融入智能終端的今天，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算（如圖像識(shí)別、語音處理、自然語言理解）已成為設(shè)備智能化的核心驅(qū)動(dòng)力。
環(huán)境 昊算NPU云 910b 問題 缺少vim等，同時(shí)無法apt安裝新的依賴 解決辦法 使用vi修改/etc/apt/sources.list.d/debian.sources Types: deb URIs: http://deb.debian.org/debian Suites
l 能力要求: - 完成該任務(wù)需要具備熟悉C++和python編程 - 有深度學(xué)習(xí)和CV的算法相關(guān)經(jīng)驗(yàn) - 熟悉 Ascend 和 Kunpeng 處理器的硬件架構(gòu)及優(yōu)化技巧。
性能調(diào)優(yōu) 以下調(diào)優(yōu)步驟基于已完成模型向NPU的遷移。 1、模型腳本開頭添加庫代碼。 import torch_npu import torch_npu.optim 2、找到模型腳本main.py中的優(yōu)化器定義代碼，將原始優(yōu)化器替換為對(duì)應(yīng)的NPU親和融合優(yōu)化器。
總的來說，Ascend 910（NPU）和GPU各有優(yōu)勢(shì)，得益于AI Core的先天性優(yōu)勢(shì)，一般來說比GPU是要快的，但GPU的生態(tài)更加完善，這也是目前昇騰所努力的，經(jīng)過黃金賽，看到了很多同學(xué)很好的嘗試和努力，覺得他們還是很厲害的，有這樣的開發(fā)者支持（當(dāng)然還有很多企業(yè)的支持，記得有
能力要求：- 熟悉 C++ 和 Python 編程- 具備深度學(xué)習(xí)和分割算法相關(guān)經(jīng)驗(yàn)- 了解 NPU 架構(gòu)及并行計(jì)算優(yōu)化- 熟悉 Ascend 和 Kunpeng 處理器的硬件架構(gòu)及優(yōu)化技巧 2.3 適配任務(wù)清單 生態(tài) 生態(tài)細(xì)類 是否需要驗(yàn)證 驗(yàn)證邏輯說明
