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Loss對齊結(jié)果 在排查完精度偏差來源之后發(fā)現(xiàn)，Loss最大絕對偏差減少為0.0003，Loss結(jié)果對齊。 需要注意訓練引入隨機性的目的是為了增加結(jié)果的魯棒性，理論上不會對訓練模型的收斂與否造成影響。 此處做隨機性固定主要的目的是為了訓練結(jié)果可完全復現(xiàn)，從而實現(xiàn)NPU和標桿的精度對齊。 父主題：
精度調(diào)試：msprobe 數(shù)據(jù)dump指導 advisor異常值分析 API預檢 精度比對 梯度監(jiān)控 父主題： 遷移調(diào)優(yōu)工具鏈
RTX快很多。請高人指點。上述現(xiàn)象，是TensorFlow適配的問題嗎？還是Ascend 910最好就是要使用混合精度？或者是TensorFlow在Titan RTX等帶有Tensor Core的卡上自動優(yōu)化了混合精度？
0.0版本中，Stable Diffusion的五個模型的精度都能夠保證一致性，但是在最新的2.1.0版本中，會出現(xiàn)text_encoder模型精度不一致的情況。該問題后續(xù)會發(fā)布補丁進行修復。 父主題： 模型精度調(diào)優(yōu)
比對NPU和GPU預檢結(jié)果。 msprobe -f pytorch api_precision_compare -npu /home/xxx/npu/accuracy_checking_details_{timestamp}.csv -gpu /home/xxx/gpu/accur
項目實習生 深度學習模型優(yōu)化 深度學習模型優(yōu)化 領(lǐng)域方向：人工智能 工作地點： 深圳 深度學習模型優(yōu)化 人工智能 深圳 項目簡介 為AI類應(yīng)用深度學習模型研發(fā)優(yōu)化技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計，NAS搜索算法，訓練算法優(yōu)化，AI模型編譯優(yōu)化等。 崗位職責 負責調(diào)研深度學習模型優(yōu)化技術(shù)
msprobe是MindStudio Training Tools工具鏈下精度調(diào)試部分的工具包，主要包括精度預檢、溢出檢測、精度比對和梯度監(jiān)控等功能，目前適配PyTorch和MindSpore框架。這些子工具側(cè)重不同的訓練場景，可以定位模型訓練中的精度問題。 前提條件 已安裝msprobe工具，建議使用官方支持的版本。
在單卡環(huán)境下，執(zhí)行一個Epoch訓練任務(wù)，GPU和NPU訓練疊加效果如下： 上圖中的紅色曲線為GPU Loss折線圖，藍色曲線為NPU訓練Loss折線圖。在整網(wǎng)訓練單個Epoch情況下，Loss總體的絕對偏差大約為0.08181。 父主題： 精度對齊
在“容器配置 > 基本信息 >GPU配額”中選擇對應(yīng)的調(diào)度方式，并在下方填寫需要的資源量。默認GPU調(diào)度包括“GPU整卡”和“共享模式”，具體介紹如下： GPU整卡：表示GPU整卡調(diào)度，即該容器將獨立使用GPU卡，系統(tǒng)不會將該卡劃分給其他容器使用。 共享模式：表示GPU共享調(diào)度，即多個容器
點擊并拖拽以移動 1.3 雙精度浮點型變量(重點) 基本語法格式 double 變量名 = 初始值; 點擊并拖拽以移動
適用于GPU加速實例的鏡像列表 查看更多 驅(qū)動和工具包 驅(qū)動和工具包 GPU加速型實例自動安裝GPU驅(qū)動（Linux） GPU加速型實例安裝GRID/vGPU驅(qū)動 GPU加速型實例卸載GPU驅(qū)動 查看更多 驅(qū)動故障 驅(qū)動故障 GPU實例故障處理流程 GPU驅(qū)動故障 異構(gòu)類實例安裝支持對應(yīng)監(jiān)控的CES Agent（Linux）
測確定性問題，使用訓練狀態(tài)監(jiān)控工具監(jiān)控NPU訓練過程中的確定性計算問題。 將兩份梯度數(shù)據(jù)進行相似度對比。在有標桿問題中，可以確認訓練過程中精度問題出現(xiàn)的Step，以及抓取反向過程中的問題。 使用步驟如下： 通過pip安裝msprobe工具。 # shell pip install
GPU驅(qū)動概述 GPU驅(qū)動概述 在使用GPU加速型實例前，請確保實例已安裝GPU驅(qū)動以獲得相應(yīng)的GPU加速能力。 GPU加速型實例支持兩種類型的驅(qū)動：GRID驅(qū)動和Tesla驅(qū)動。 當前已支持使用自動化腳本安裝GPU驅(qū)動，建議優(yōu)先使用自動安裝方式，腳本獲取以及安裝指導請參考（推薦
務(wù)等數(shù)據(jù)服務(wù)。1. 高精度地圖采集服務(wù)高精度數(shù)據(jù)采集主要是通過由工業(yè)相機、激光、高精度IMU等多種傳感器集成的采集設(shè)備安裝到采集車輛頂部，并通過控制終端對采集設(shè)備進行采集任務(wù)控制，而完成對道路信息及周邊場景的采集，并建立高精度地圖數(shù)據(jù)庫。采集內(nèi)容、采集精度，以及更新周期執(zhí)行國標《
大多數(shù)優(yōu)化算法的先決條件都是我們知道精確的梯度或是Hessian 矩陣。在實踐中，通常這些量會有噪聲，甚至是有偏的估計。幾乎每一個深度學習算法都需要基于采樣的估計，至少使用訓練樣本的小批量來計算梯度。在其他情況，我們希望最小化的目標函數(shù)實際上是難以處理的。當目標函數(shù)不可解時，通常
變量初始化引入精度偏差，在diffusion/gaussian_diffusion.py中用等CPU側(cè)初始化實現(xiàn)替換完成計算之后再切回device進行計算(下圖第731行)。 然后再比對分析發(fā)現(xiàn)所有API計算都已對齊結(jié)果，轉(zhuǎn)而查看Loss對齊情況。 父主題： 精度對齊
程中的異常值分析，快速定位問題并解決問題。 優(yōu)化建議 選擇合適的step：根據(jù)實際懷疑有精度問題的step前后進行dump，確保采集到足夠的數(shù)據(jù)用于分析。例如，如果懷疑在step4附近出現(xiàn)精度問題，可以dump step3、step4和step5的數(shù)據(jù)，以便更全面地分析。 檢查d
部署NGC容器環(huán)境以構(gòu)建深度學習開發(fā)環(huán)境 應(yīng)用場景 華為云支持使用Docker容器來部署深度學習框架，并且可以通過NVIDIA Docker來啟動支持GPU加速的容器，您可以從NVIDIA NGC下載適合的容器鏡像，并在華為云的GPU實例上運行。 本文以搭建TensorFlow深度學習框架為例，
淺談深度學習中的混合精度訓練 大家好，本次博客為大家介紹一下深度學習中的混合精度訓練，并通過代碼實戰(zhàn)的方式為大家講解實際應(yīng)用的理論，并對模型進行測試。 1 混合精度訓練 混合精度訓練最初是在論文Mixed Precision Training中被提出，該論文對混合精度訓練進行
言中表示為float），64-bit被稱為雙精度（double）。 如圖所示，我們能夠很直觀的看到半精度的存儲空間是單精度存儲空間的一半。 1.2 為什么使用混合精度訓練 混合精度訓練，指代的是單精度 float和半精度 float16 混合訓練。 float16和float
