---
title: 网络调测时ReduceSum算子性能差
description: "网络调测时，网络整体性能较慢。通过Profiling工具获取网络的Profiling数据，并进行算子的性能数据分析，发现ReduceSum算子的性能未达预期。"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/TensorFlowCommercial/latest/migration/tfmigr2/tfmigr2_000108.html
sourcePath: /source/zh/TensorFlowCommercial/900/migration/tfmigr2/tfmigr2_000108.html
indexId: 3f899b1ff195bb6599f6ad126804509f4330be9ff479a4258847b9f677bfac9e73
---
# 网络调测时ReduceSum算子性能差

#### 现象描述

网络调测时，网络整体性能较慢。通过Profiling工具获取网络的Profiling数据，并进行算子的性能数据分析，发现ReduceSum算子的性能未达预期。

查看Profiling性能数据中ReduceSum算子的详细信息，如下图所示：


其中，ReduceSum算子的输入数据类型（input_data_type）为“DT_FLOAT16”，block_dim字段的值为“1”，说明该算子未开启多核并行计算。


#### 解决方案

对于AI处理器的ReduceSum算子，若输入的数据类型为float16，由于硬件限制，某些场景下会无法开启多核计算。

以ReduceSum算子为例，输入数据是float16的情况可能有如下两种场景：

- 网络调测时未开启混合精度，ReduceSum算子的输入数据本身就是float16类型，此种情况下，若ReduceSum算子的性能较差，可尝试在ReduceSum算子前插入一个Cast算子，将算子的输入数据类型从float16转换为float32。
  ReduceSum算子在输入类型为float32的场景下，会使能多核并发计算，从而达到提升该算子性能的效果。

- 网络调测时开启了混合精度，将ReduceSum算子的输入数据类型从float32转换成了float16，此种情况下，可将ReduceSum算子加入混合精度黑名单，这样网络调测时ReduceSum算子就不会被转换成float16类型，从而避免该算子性能的劣化。
将ReduceSum算子加入混合精度黑名单的方法如下：

  1. 通过modify_mixlist指定需要修改的混合精度算子黑名单。
    例如：

    1 2 3 4 import npu_device as npu npu.global_options().precision_mode = 'allow_mix_precision' npu.global_options().modify_mixlist = "/home/test/ops_info.json" npu.open().as_default()

  2. 在ops_info.json文件中进行算子黑名单的配置，配置示例如下：
    1 2 3 4 5 { "black-list": { "to-add": ["ReduceSumD"] } }

    详细配置方法可参见修改混合精度黑白名单。


仅在ReduceSum算子性能较差时，且符合现象描述时，可尝试使用此方法进行性能提升。