概述

PyTorch是目前使用广泛的深度学习框架之一。随着模型规模不断增大，训练PyTorch大模型时，如何合理地利用硬件资源以达到最优的系统性能，是一个值得探讨的课题。

本手册针对具体的硬件环境，提供了一系列的优化方案，旨在帮助PyTorch用户更好地训练大规模模型。

本指南假设读者已经对PyTorch框架及深度学习基础概念有一定程度的了解，例如分布式训练、profiling等。对于这些背景知识，指南不会做详细说明。

本指南的目标读者为有一定PyTorch使用经验的高阶用户，尤其是需要训练和部署大规模深度学习模型的工程师、研究人员等。我们假设读者已经对常见的系统性能优化手段有基本认知，例如并行化、编译优化等。

NPU大模型训练迁移和优化的整体思路可以分为以下4个步骤，以确保高效、稳定、精准的模型训练和部署。

1. 环境准备：在开始模型训练工作之前，首先应该准备适用于NPU的环境。这主要包括安装和配置CANN和PyTorch，以及确保硬件与软件的兼容性。同时要确保系统资源充足，以便满足大型模型训练的需求。
2. PyTorch大模型训练适配：将原本设计用于GPU的深度学习模型训练代码转移到NPU上。这可能涉及到修改模型代码以适应NPU的架构和编程模型。另外，可以考虑将代码迁移到专门为NPU优化的AscendSpeed框架中，以获得更好的性能和效率。
3. 精度调试：在模型迁移完成后对模型进行精度测试，确保其在NPU上的训练结果与GPU上的一致。主要思路是先解决单机训练的精度问题，再解决多机通信造成的精度问题。
4. 性能调优：大型模型的性能通常是一个关键问题，特别是在实时或高吞吐量的应用中。在NPU上，可以通过优化算子计算性能、通信性能、内存、调度性能、大模型算法等，满足不同应用场景的需求。性能调优时，会用到一些性能采集和分析工具，本文档也对这些工具的使用做了说明。

综合来说，NPU大模型训练是一个复杂的过程，需要在多个方面进行优化和调整，以充分发挥NPU的性能，同时确保模型的稳定性和精度。