功能描述
PyTorch训练与在线推理场景下，用于控制芯片对输入数据为Inf/NaN的处理能力，即控制芯片使用饱和模式还是INF_NAN模式。默认值为“1”。
- 0：饱和模式，计算出现溢出时，计算结果会饱和为浮点数极值（+-MAX）。
- 1：INf_NAN模式，遵循IEEE 754标准，根据定义输出Inf/NaN的计算结果。
针对Atlas 训练系列产品，仅支持饱和模式，该环境变量不生效。
针对Atlas A2 训练系列产品，默认值为“1”INF_NAN模式，支持配置为“0”饱和模式。
Atlas A2 训练系列产品，该环境变量默认为“1”INF_NAN模式。如模型中使用了Inf/NaN，配置为“0”饱和模式时，会有不可预期的精度问题。因此，请勿在模型中使用了Inf/NaN的情况下进行配置更改。
饱和模式：Inf置为max，NaN置为0。
torch.exp(torch.tensor([12], dtype=torch.float16).npu()) # tensor([65504.], device='npu:0', dtype=torch.float16)
INF_NAN模式：IEEE 754标准模式，与GPU行为一致。
torch.exp(torch.tensor([12], dtype=torch.float16).npu()) # tensor([inf], device='npu:0', dtype=torch.float16)
配置示例
export INF_NAN_MODE_ENABLE=1
是否必选
否
使用约束
无
支持的型号
Atlas 训练系列产品
Atlas A2 训练系列产品