--virtual_type

功能说明

是否支持离线模型在昇腾虚拟化实例特性生成的虚拟设备上运行。

昇腾虚拟化实例特性是当前芯片算力比较大,云端用户或者小企业完全不需要使用这么大算力,而支持对芯片的算力进行切分,可满足用户按照自己的业务按需申请算力的诉求。

虚拟设备是按照指定算力在芯片上申请的虚拟加速资源。

关联参数

无。

参数取值

参数值:

参数值约束:当参数取值为1时,使用ATC工具转换后的模型,如果包括3所列的算子,会默认使用单核,该场景下,将会导致转换后的模型推理性能下降。

参数默认值:0

推荐配置及收益(SE/TFO填写)

无。

示例

--virtual_type=1

支持的产品形态

昇腾310P AI处理器

昇腾910 AI处理器

使用约束

  1. 使用该参数时,请确保运行环境已经搭建好昇腾虚拟化实例特性环境。
  2. 若使用--virtual_type=1进行模型转换,则转换后离线模型的NPU运行核数(blockdim)可能比实际aicore_num核数大,为aicore_num支持配置范围的最小公倍数:

    例如aicore_num支持配置范围为{1,2,4,8},则使用--virtual_type=1参数转换后的离线模型,NPU运行核数可能为8。

  3. --virtual_type=1时,使用ATC工具转换后的模型,如果包括如下算子,会导致推理性能下降:
    • ActULQClampMaxGrad
    • ActULQClampMinGrad
    • BiasAddGrad
    • BinaryCrossEntropy
    • Cdist
    • CdistGrad
    • Dot
    • DynamicRNN
    • GlobalLpPool
    • KLDiv
    • L2Loss
    • LayerNorm
    • LpLoss
    • LpNorm
    • LpNormReduce
    • MseLoss
    • PadV2
    • PadV2D
    • PadV3
    • ReduceAll
    • ReduceAllD
    • ReduceAny
    • ReduceAnyD
    • ReduceLogSum
    • ReduceLogSumExp
    • ReduceMax
    • ReduceMaxD
    • ReduceMean
    • ReduceMeanD
    • ReduceMeanWithCount
    • ReduceMin
    • ReduceMinD
    • ReduceProd
    • ReduceProdD
    • ReduceStdV2Update
    • ReduceStdWithMean
    • ReduceSum
    • ReduceSumD
    • SmoothL1LossV2
    • SquareSumV1
    • SquareSumV2
    • SyncBatchNormGatherStatsWithCounts
    • DynamicRNN
    • DynamicRNNV2
    • DynamicRNNV3
    • DynamicGRUV