【CANN第四期训练营】小作业解析篇

顺序：

按照数据读取阶段、数据预处理阶段、训练执行阶段、训练后处理阶段的顺序来debug

另：性能不达标的排查顺序框图

手段：

1、通过linux资源监测命令，如top、mpstat、free、iostat等来监测资源情况

2、通过磁盘管理基本操作（df、du、fdisk）来进行磁盘管理；

3、了解大批量数据读取的通用策略，缓存和多进程高并发的解决方案；

4、使用多进程CPU绑核

处理步骤：HOST内存读出->训练数据处理->DEVICE内存读出

使用prefetch来调整HOST和DEVICE执行函数的比例

调优手段：

NPU亲和API替换、Profiling工具

checkpoint保存：减少保存频次，尽可能减少DEVICE和HOST的交互

训练过程中summary数据的保存：NPU训练对原始summary的兼容不友好，故涉及这类的API可以注释掉。

（首先晒一张当时自己写的作业图）

TBE负责加载算子原型库和自定义算子插件。

原因：

如图可以看出TBE具有调度环节，根据官方文档可以看出其功能。

官方文档：https://support.huaweicloud.com/odevg-Inference-cann/atlaste_10_0013.html

根据官方文档：https://support.huaweicloud.com/odevg-training-cann/atlaste_10_0101.html

可以看出 文档中没有约束要求一定要含有算子实现函数，故选B

参考官方文档：https://support.huawei.com/enterprise/zh/doc/EDOC1100191915/d288908e

可以得出答案选B

参考官方文档中的说明：https://support.huaweicloud.com/odevg-A800_3000_3010/atlaste_10_0092.html

可以看出并未提到要求CANN有关的算子类型，故选A

参考官方文档中加粗的话：https://support.huaweicloud.com/tbedevg-cann503alpha1infer/atlaste_10_0085.html

可以得出答案选D。

首先说一下答案：1B 2A 3D(x和filter) 4C 5B

如果都是一样的，那就不用辛苦做适配了！（奖品直接就是我的了嘿嘿嘿哈哈哈）

参考aclopExecuteV2接口官方文档：https://support.huaweicloud.com/aclcppdevg-cann503alpha1infer/atlasapi_07_0113.html

可以看出全文没有提到需要提前准备om文件。

A：PyTorch二维卷积函数 torch.nn.Conv2d() 有一个“padding_mode”的参数，可选项有4种：‘zeros’, ‘reflect’,

‘replicate’ or ‘circular’，其默认选项为’zeros’，也就是零填充，故A错误，不是必选而是可选。

D：两个必选属性为x和filter。

没啥好说的，三短一长选最长（bushi）

可以查阅AscendCL官方文档，结合第三次课录屏得出答案。

在官方文档中可以找到CANN的分析工具为Profilling。

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