---
title: --tiling_schedule_optimize
description: "| 产品 | 是否支持 |"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/devaids/atctool/atlasatcparam_16_0097.html
sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/devaids/atctool/atlasatcparam_16_0097.html
indexId: 627c4f934ec909a719285805df7289b8e1cd515358d94f5e66b1bc704829bc8672
---
# --tiling_schedule_optimize

#### 产品支持情况

| 产品 | 是否支持 |
| --- | --- |
| Atlas 350 加速卡 | √ |
| Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品 | √ |
| Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品 | √ |
| Atlas 200I/500 A2 推理产品 | x |
| Atlas 推理系列产品 | √ |
| Atlas 训练系列产品 | x |


#### 功能说明

Tiling下沉调度优化开关。

Tiling下沉是在Device侧CPU做Tiling计算。由于NPU中AI Core内部存储无法完全容纳算子输入输出的所有数据，需要每次搬运一部分输入数据进行计算然后搬出，再搬运下一部分输入数据进行计算，该过程称之为Tiling；根据算子的shape等信息来确定数据切分算法相关参数（比如每次搬运的块大小，以及总共循环多少次）的计算程序，称之为Tiling实现。由于Tiling实现中完成的均为标量计算，AI Core并不擅长，故一般在Host侧CPU上执行，但是满足下述条件Tiling实现会下沉到Device侧执行：

1. 模型为静态shape。
2. 模型中的算子支持Tiling下沉，比如FusedInferAttentionScore、IncreFlashAttention等融合算子。
3. 支持Tiling下沉的算子值有依赖，需要满足前一个算子的值有device的执行结果；如果依赖的值是Const，则不需要下沉执行Tiling，编译时会完成Tiling。


#### 关联参数

无。


#### 参数取值

- 0：（默认值）关闭Tiling下沉。
- 1：使能Tiling下沉。


#### 推荐配置及收益

无。


#### 示例

```
--tiling_schedule_optimize=1
```