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ModelArts昇腾迁移调优工具总览

更新时间:2025-02-06 GMT+08:00
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ModelArts集成了多个昇腾迁移调优工具,方便您在ModelArts平台环境中进行训练推理迁移、精度调试、性能调优等工作,您可在下表中查看当前ModelArts支持的昇腾迁移调优工具及对应指导。

表格中的部分工具已集成到ModelArts基础镜像中(镜像地址详见基础镜像章节)。如果您使用的是ModelArts基础镜像,可先尝试直接使用工具命令,如果相关命令不存在则需要参考工具安装指导自行安装。

表1 ModelArts昇腾迁移调优工具总览表

使用场景

类别

工具名称

工具描述

工具安装

使用指导

PyTorch GPU训练迁移至PyTorch NPU训练

训练迁移

Transfer2NPU

代码自动迁移工具,通过简单import命令可将PyTorch训练脚本从GPU平台迁移至NPU平台运行。

包含在torch_npu包中。

PyTorch Analyse

迁移分析工具,可以使用工具扫描用户的训练脚本,识别出源码中不支持的torch API和cuda API信息。

包含在cann toolkit中。

分析工具使用指导

精度调优

msprobe

msprobe是MindStudio Training 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。

  • 支持精度预检,可扫描训练模型中的所有API进行API复现,给出精度情况的诊断和分析。
  • 精度比对,对PyTorch整网API粒度的数据dump、精度比对,进而定位训练场景下的精度问题
  • 支持溢出检测功能,判断是否存在输入正常但输出存在溢出的API,从而判断是否为正常溢出。
  • 梯度状态监控,用于采集梯度数据并进行梯度相似度比对,可以精准定位出现问题的step。

执行pip install mindstudio-probe

msprobe使用手册

性能调优

PyTorch Profiler

性能采集工具,在训练脚本中调用Ascend PyTorch Profiler接口,可在训练过程中采集性能数据文件,包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等。

包含在torch_npu包中。

Ascend PyTorch Profiler数据采集与分析

MA-Advisor

性能自动诊断工具,采集好的Profiling数据通过该工具进行自动扫描分析,可给出性能瓶颈的诊断和修改建议。当迁移开箱性能较低时,通过该工具给出的建议修改代码后,通常可提升10%~30%。

执行pip install msprof-analyze

昇腾性能自动诊断工具使用说明

compare_tools

性能比对工具,将在GPU和NPU采集的Profiling数据进行性能拆解和分类比对,展示算子、通信、内存等类别的性能比对数据。

下载工具源码使用。

性能比对工具

cluster_analyse

集群性能分析工具,采集好的多机Profiling数据可通过该工具分析集群通信耗时、通信带宽矩阵等内容,从而辅助定位慢卡、慢节点等问题。工具的输出数据为csv格式,可直接拖入Ascend Insight进行可视化查看。

下载工具源码使用。

集群分析工具

MindStudio-Insight

性能可视化工具,采集好的profiling数据可通过该工具进行可视化展示,辅助人工进行profiling数据查看和分析。

windows版本工具,下载链接见教程内。

MindStudio-Insight用户指南

PyTorch GPU推理迁移至MindSpore Lite NPU推理

模型迁移

Tailor

Mindspore-lite模型转换、精度误差分析、性能分析。

whl包,地址见教程中下载链接。

Tailor使用指导

性能调优

msprof

msprof命令行工具提供了AI任务运行性能数据、昇腾AI处理器系统数据等性能数据的采集和解析能力。

包含在cann toolkit中。

msprof

AOE

自动调优工具,提供子图调优和算子调优功能,在静态shape场景下有较好的调优效果。推荐在mindspore-lite离线推理场景下使用。

包含在cann toolkit中。

AOE性能自动调优

AKG

MindSpore自动调优工具,提供算子自动优化和算子自动融合的功能,推荐在mindspore-lite离线推理场景下使用。

下载工具源码使用。

AKG

PyTorch GPU推理迁移至PyTorch ascend-vllm /atb/torchair推理

模型迁移

-

需要用户自行代码适配,或者使用ModelArts迁移好的模型。

-

ModelArts迁移好的模型可参考最佳实践中的案例,使用AscendCloud软件包中的模型,例如:主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导

模型量化

modelslim

模型量化工具,通过量化提升模型的推理性能。

包含在cann toolkit中。

ModelSlim

精度调试

msit llm

大模型精度调试工具,支持加速库(atb)和torchair的大模型推理的精度数据dump及比对功能,辅助大模型推理精度问题定位。

下载工具whl包安装使用,推荐使用最新版本。

大模型推理精度工具

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