通过修改训练脚本配置调优模式（TensorFlow 2.6）

使用前须知

操作步骤

  1. 修改训练脚本，通过如下参数使能AOE调优。

    表1 相关参数解释

    参数

    说明

    aoe_config.aoe_mode

    必选参数。通过AOE工具进行调优的调优模式。

    • 1：子图调优。
    • 2：算子调优。
    • 4：梯度切分调优。

      在数据并行的场景下，使用allreduce对梯度进行聚合，梯度的切分方式与分布式训练性能强相关，切分不合理会导致反向计算结束后存在较长的通信拖尾时间，影响集群训练的性能和线性度。用户可以通过集合通信的梯度切分接口（set_split_strategy_by_idx或set_split_strategy_by_size）进行人工调优，但难度较高。因此，可以通过工具实现自动化搜索切分策略，通过在实际环境预跑采集性能数据，搜索不同的切分策略，理论评估出最优策略输出给用户，用户拿到最优策略后通过set_split_strategy_by_idx接口设置到该网络中。

    说明：

    通过修改训练脚本和AOE_MODE环境变量都可配置调优模式，同时配置的情况下，通过修改训练脚本方式优先生效。

    配置示例：

    npu.global_options().aoe_config.aoe_mode="1"

    aoe_config.work_path

    可选参数。AOE工具调优工作目录，存放调优配置文件和调优结果文件，默认生成在训练当前目录下。

    该参数类型为字符串，指定的目录需要在启动训练的环境上（容器或Host侧）提前创建且确保安装时配置的运行用户具有读写权限，支持配置绝对路径或相对路径（相对执行命令行时的当前路径）。

    • 绝对路径配置以“/”开头，例如：/home/HwHiAiUser/output。
    • 相对路径配置直接以目录名开始，例如：output。

    配置示例：

    npu.global_options().aoe_config.work_path = "/home/HwHiAiUser/output"

    aoe_config.aoe_config_file

    可选参数。

    通过配置文件指定算子名称或者算子类型，对指定的算子进行调优。支持指定的算子范围请参见算子列表。对于不在算子列表范围内的算子，不支持调优。该参数使用的场景举例如下:

    在对网络进行Profiling性能分析后，可通过此参数指定对某个性能较低的算子进行调优。

    可配置为经过GE/FE处理过的适配昇腾AI处理器的网络模型中的节点的OP Name/OP Type（此OP Name/OP Type可从Profiling调优数据中获取，详细可参见《性能分析工具使用指南》）。

    配置示例：

    npu.global_options().aoe_config.aoe_config_file="/home/HwHiAiUser/cfg/tuning_config.cfg"

    文件后缀不局限于.cfg格式，文件内容须为json格式的文本，文件个数只支持单个。

    /home/HwHiAiUser/cfg/tuning_config.cfg中配置的是需要进行调优的算子信息。路径和.cfg文件的名字请根据实际情况修改。tuning_config.cfg包括的内容格式如下。

    {
       "tune_ops_name":["bert/embeddings/addbert/embeddings/add_1","loss/MatMul"],
       "tune_ops_type":["Add", "Mul"]
}
    • tune_ops_name：指定的算子名称，当前实现是支持全字匹配，可以指定一个，也可以指定多个，指定多个时需要用英文逗号分隔。
    • tune_ops_type：指定的算子类型，当前实现是支持全字匹配，可以指定一个，也可以指定多个，指定多个时需要用英文逗号分隔。如果有融合算子包括了该算子类型，则该融合算子也会被调优。
      说明：
      • 如上配置文件的内容必须放在"{}"中，tune_ops_type和tune_ops_name的配置内容必须放在"[]"中。
      • tune_ops_type和tune_ops_name可以同时存在，同时存在时取并集，也可以只存在某一个。
    代码示例：
    import npu_device as npu
npu.global_options().aoe_config.aoe_mode="1"
npu.global_options().aoe_config.work_path = "/home/HwHiAiUser/output"
npu.open().as_default()

  2. 执行训练。
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