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昇腾小AI

函数:init

C函数原型

aclError aclInit(const char *configPath)

Python函数

ret = acl.init(config_path)

函数功能

pyACL初始化函数。

输入说明

config_path:str,配置文件所在的路径,包含文件名。

配置文件内容为JSON格式(JSON文件内的“{”的层级最多为10,“[”的层级最多为10)。如果以下的默认配置已满足需求,无需修改,可直接调用acl.init接口不传入参数或者可将配置文件配置为空JSON串(即配置文件中只有{})。

配置文件格式为JSON格式,当前支持以下配置:

  • Dump信息配置,包括以下配置。
    • 模型Dump配置(用于导出模型中每一层算子输入和输出数据)、单算子Dump配置(用于导出单个算子的输入和输出数据),导出的数据用于与指定模型或算子进行比对,定位精度问题,配置示例、说明及约束请参见配置文件示例(模型Dump配置、单算子Dump配置)。默认不启用该dump配置。
    • 异常算子Dump配置(用于导出异常算子的输入输出数据、workspace信息、Tiling信息),导出的数据用于分析AI Core Error问题,配置示例请参见配置文件示例(异常算子Dump配置)。默认不启用该dump配置。
    • 溢出算子Dump配置(用于导出模型中溢出算子的输入和输出数据),导出的数据用于分析溢出原因,定位模型精度的问题,配置示例、说明及约束请参见配置文件示例(溢出算子Dump配置)。默认不启用该dump配置。
    • 算子Dump Watch模式配置(用于开启指定算子输出数据的观察模式),在定位部分算子精度问题且已排除算子本身的计算问题后,若怀疑被其它算子踩踏内存导致精度问题,可开启Dump Watch模式,配置示例及约束请参见配置文件示例(算子Dump Watch模式配置)默认不开启Dump Watch模式。
  • Profiling采集信息配置,示例、配置说明及约束请参见性能分析工具使用指南。默认不启用Profiling采集信息配置。
  • 算子缓存信息老化配置,为节约内存和平衡调用性能,可通过“max_opqueue_num”参数配置“算子类型 - 单算子模型”映射队列的最大长度,如果长度达到最大,则会先删除长期未使用的映射信息以及缓存中的单算子模型,再加载最新的映射信息以及对应的单算子模型。如果不配置映射队列的最大长度,则默认最大长度为“20000”。示例及约束说明请参见配置文件示例(算子缓存信息老化配置)
  • 错误信息上报模式配置,用于控制acl.get_recent_err_msg接口按进程或线程级别获取错误信息,默认按线程级别。示例请参见配置文件示例(错误信息上报模式配置)
  • 默认Device配置(用于配置默认的计算设备),配置示例、说明请参见默认Device配置示例

    若同时通过set_device接口指定Device,则aclrtSetDevice接口优先级高。

    如果用户开启默认Device功能后,若需要显式创建Context,则需要调用set_device,否则可能会导致业务异常。

建议不要同时配置dump信息和Profiling采集信息,否则dump操作会影响系统性能,导致Profiling采集的性能数据指标不准确。

返回值说明

ret:int,错误码。

  • 返回0表示成功。
  • 返回其它值表示失败。

约束说明

  • 一个进程内只能调用一次acl.init接口,且与acl.finalize去初始化接口配对使用。。

  • 使用pyACL接口开发应用时,必须先调用acl.init接口,否则可能会导致后续系统内部资源初始化出错,进而导致其它业务异常。

相关接口

pyACL还提供了其它使能Dump或Profiling的接口,如下,与acl.init不同的是,以下这些接口相对灵活,可以在一个进程内调用多次接口,每次调用接口时可以基于不同的Dump配置或Profiling配置。

参考资源

接口调用示例,参见pyACL初始化与去初始化

配置文件示例(算子Dump Watch模式配置)

将dump_scene参数设置为watcher,开启算子Dump Watch模式,详细配置说明及约束如下:

  • 若开启算子Dump Watch模式,则不支持同时开启溢出算子Dump(配置dump_debug参数)或开启单算子模型Dump(配置dump_op_switch参数),否则报错。
  • 在dump_list中,通过layer参数配置可能踩踏其它算子内存的算子名称,通过watcher_nodes参数配置可能被其它算子踩踏输出内存导致精度有问题的算子名称。
    • 若不指定layer,则模型内所有支持Dump的算子在执行后,都会将watcher_nodes中配置的算子的输出Dump出来。
    • layer和watcher_node处配置的算子都必须是静态图、静态子图中的算子,否则不生效。
    • 若layer和watcher_node处配置的算子名称相同,或者layer处配置的是集合通信类算子(算子类型以Hcom开头,例如HcomAllReduce),则不导出dump文件。
    • 对于融合算子,watcher_node处配置的算子名称必须是融合后的算子名称,若配置融合前的算子名称,则不导出dump文件。
    • dump_list内暂不支持配置model_name。
  • 开启算子Dump Watch模式,则dump_path必须配置,表示导出dump文件的存储路径。
    支持配置绝对路径或相对路径:
    • 绝对路径配置以“/”开头,例如:/home。
    • 相对路径配置直接以目录名开始,例如:output。
  • 通过dump_mode参数控制导出watcher_nodes中所配置算子的哪部分数据,当前仅支持配置为output。

配置文件中的示例内容如下,配置效果为:当执行完A算子和B算子时,会把C算子和D算子的输出Dump出来,导出C算子opType.A_To_C.*D算子opType.A_To_D.*C算子opType.B_To_C.*、D算子opType.B_To_D.*四个dump文件,用于排查A算子、B算子是否会踩踏C算子、D算子的输出内存。

{
    "dump":{
        "dump_list":[
            {
                "layer":["A", "B"],
                "watcher_nodes":["C", "D"]
            }
        ],
        "dump_path":"/home/",
        "dump_mode":"output",
        "dump_scene":"watcher"
    }
}

此处收集的dump文件无法通过文本工具直接查看其内容,若需查看dump文件内容,先将dump文件转换为numpy格式文件后,再通过Python查看numpy格式文件,详细转换步骤请参见精度调试工具使用指南中的“扩展功能>查看dump数据文件”章节。

默认Device配置示例

default_device参数处设置Device ID,Device ID可设置为0或十进制正整数,用户可调用aclrtGetDeviceCount接口获取可用的Device数量后,这个Device ID的取值范围:[0, (可用的Device数量-1)]。

配置文件中的示例内容如下:

{
    "defaultDevice":{
        "default_device":"0"
    }
}

相关接口

AscendCL还提供了其它使能Dump或Profiling的接口,如下,与aclInit不同的是,以下这些接口相对灵活,可以在一个进程内调用多次接口,每次调用接口时可以基于不同的Dump配置或Profiling配置。

参考资源

接口调用示例,参见pyACL初始化与去初始化

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