脚本迁移说明

脚本迁移操作的目的是将PyTorch的训练脚本迁移到昇腾AI处理器上，以支持模型在昇腾NPU上训练。

目前支持3种迁移方式：自动迁移（推荐）、工具迁移、手工迁移。推荐用户使用最简单的自动迁移方式。

• 自动迁移：在训练脚本中导入脚本转换库，然后拉起脚本执行训练。训练脚本在运行时，会自动将脚本中的CUDA接口替换为昇腾AI处理器支持的NPU接口。整体过程为边训练边转换。
• 工具迁移：使用迁移工具（pytorch_gpu2npu或PyTorch GPU2Ascend），自动将训练脚本中的CUDA接口替换为昇腾AI处理器支持的NPU接口，并生成迁移报告（脚本转换日志、不支持算子的列表、脚本修改记录）。训练时，运行转换后的脚本。整体过程为先转换脚本，再进行训练。
• 手工迁移：通过分析模型，对比GPU与NPU接口，手动对训练脚本进行修改，以支持在昇腾AI处理器上执行训练。迁移要点如下。
  • 定义NPU为训练设备，将训练脚本中适配GPU的接口切换至适配NPU的接口。
  • 多卡迁移需修改芯片间通信方式为昇腾支持的hccl。