Atlas系列硬件: Atlas 200l DK A2 开发者套件; Atlas 200l DK 开发者套件（型号：3000）; 加速模块、加速卡、智能小站、服务器、集群

异构计算架构: CANN社区版; CANN商用版

AI框架: MindSpore; TensorFlow框架模型（社区版）; TensorFlow框架模型（商用版）; PyTorch框架适配

昇腾推理引擎: MindIE

应用使能MindX: MindX DL; MindX Edge; MindX SDK

全流程开发工具: MindStudio

开发环境架构为Arm（aarch64）时模型转换耗时较长

问题现象

若开发环境操作系统以及架构为Arm（aarch64），发现模型转换的耗时较长。

解决办法

可以使用numactl工具指定CPU核后进行模型转换，步骤如下：

以ATC安装用户登录开发环境，执行su root命令切换到root用户。
确保开发环境已连接网络后，执行以下命令安装numactl工具。
```
yum -y install numactl
```
切换到ATC安装用户执行如下命令，通过numactl -C指定编号16到31的CPU核来处理模型转换操作。
此处建议指定编号16到31的CPU核，处理性能更好，用户也可以根据实际情况修改。
```
numactl -C 16-31 --localalloc <args>
```
<args>请替换为具体使用ATC模型转换命令。

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