aclCompileOpt

ACL_PRECISION_MODE

用于配置算子精度模式。如果不配置该编译选项，默认采用allow_fp32_to_fp16。

• force_fp32：表示网络模型中算子支持float16和float32时，强制选择float32，若原图精度为float16，也会强制转为float32。

  如果网络模型中存在部分算子，并且该算子实现不支持float32，比如Conv2D卷积算子仅支持float16类型，则该参数不生效，仍然使用支持的float16；如果该算子不支持float32，且又配置了黑名单（precision_reduce = false），则会使用float32的aicpu算子。

• force_fp16：表示网络模型中算子支持float16和float32时，强制选择float16。
• allow_fp32_to_fp16：优先保持原图精度，如果网络模型中算子支持float32，则保留原始精度float32；如果网络模型中算子不支持float32，则直接降低精度到float16。
• must_keep_origin_dtype：表示保持原图精度：如果网络模型中存在部分算子，并且该算子实现不支持float32，比如Conv2D卷积算子仅支持float16类型，则不能使用该参数。
• allow_mix_precision：表示使用混合精度模式（混合精度模式是通过混合使用float16和float32数据类型来处理神经网络的过程）：

  针对网络模型中float32数据类型的算子，按照内置的优化策略，自动将部分float32的算子降低精度到float16，从而在精度损失很小的情况下提升系统性能并减少内存使用。

  若配置了该种模式，则可以在OPP软件包安装路径${INSTALL_DIR}/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/config/<soc_version>/aic-<soc_version>-ops-info.json内置优化策略文件中查看“precision_reduce”参数的取值：

  • 若取值为true（白名单），则表示允许将当前float32类型的算子，降低精度到float16。
  • 若取值为false（黑名单），则不允许将当前float32类型的算子降低精度到float16，相应算子仍旧使用float32精度。
  • 若网络模型中算子没有配置该参数（灰名单），当前算子的混合精度处理机制和前一个算子保持一致，即如果前一个算子支持降精度处理，当前算子也支持降精度；如果前一个算子不允许降精度，当前算子也不支持降精度。

ACL_AICORE_NUM

用于配置模型编译时使用的AI Core数量。

当前版本设置无效。

ACL_AUTO_TUNE_MODE

用于配置算子的自动调优模式。

• GA（Genetic Algorithm）：遗传算法，用于设置Cube算子的调优性能。
• RL（Reinforcement Learning）：强化学习，用于设置Vector算子的调优性能。

ACL_OP_SELECT_IMPL_MODE

用于选择算子是高精度实现还是高性能实现。如果不配置该编译选项，默认采用high_precision。

• high_precision：表示网络模型中算子采用高精度实现模式。

  该参数采用系统内置的配置文件设置算子实现模式，内置配置文件路径为${INSTALL_DIR}/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/impl_mode/high_precision.ini。

  为保持兼容，该参数仅对high_precision.ini文件中算子列表生效，通过该列表可以控制算子生效的范围并保证之前版本的网络模型不受影响。

• high_performance：表示网络模型中算子采用高性能实现模式。

  该参数采用系统内置的配置文件设置算子实现模式，内置配置文件路径为${INSTALL_DIR}/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/impl_mode/high_performance.ini。

  为保持兼容，该参数仅对high_performance.ini文件中算子列表生效，通过该列表可以控制算子生效的范围并保证之前版本的网络模型不受影响。

• high_precision_for_all：表示网络模型中算子采用高精度实现模式。

  该参数采用系统内置的配置文件设置算子实现模式，内置配置文件路径为${INSTALL_DIR}/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/impl_mode/high_precision_for_all.ini，该文件中列表后续可能会跟随版本更新。

  该实现模式不保证兼容，如果后续新的软件包中有算子新增了实现模式（即配置文件中新增了某个算子的实现模式），之前版本使用high_precision_for_all的网络模型，在新版本上性能可能会下降。

• high_performance_for_all：表示网络模型中算子采用高性能实现模式。

  该参数采用系统内置的配置文件设置算子实现模式，内置配置文件路径为${INSTALL_DIR}/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/impl_mode/high_performance_for_all.ini，该文件中列表后续可能会跟随版本更新。

  该实现模式不保证兼容，如果后续新的软件包中有算子新增了实现模式（即配置文件中新增了某个算子的实现模式），之前版本使用high_performance_for_all的网络模型，在新版本上精度可能会下降。

ACL_OPTYPELIST_FOR_IMPLMODE

设置optype列表中算子的实现方式，该参数当前仅支持设置某个具体算子的实现方式，不支持设置多个算子。当前仅支持配置的算子为Pooling、SoftmaxV2、LRN、ROIAlign。

算子类型的列表中的算子使用ACL_OP_SELECT_IMPL_MODE指定的模式。

ACL_OP_DEBUG_LEVEL

用于配置TBE算子编译debug功能开关。

• 0：不开启算子debug功能，在执行atc命令当前路径不生成算子编译目录kernel_meta。
• 1：开启算子debug功能，在执行atc命令当前路径算子编译生成的kernel_meta文件夹中生成TBE指令映射文件（算子cce文件*.cce和python-cce映射文件*_loc.json），用于后续工具进行AICore Error问题定位。
• 2：开启算子debug功能，在执行atc命令当前路径算子编译生成的kernel_meta文件夹中生成TBE指令映射文件（算子cce文件*.cce和python-cce映射文件*_loc.json），并关闭编译优化开关并且开启ccec调试功能（ccec编译器选项设置为-O0-g），用于后续工具进行AICore Error问题定位。
• 3：不开启算子debug功能，在执行atc命令当前路径算子编译生成的kernel_meta文件夹中保留.o（算子二进制文件）和.json文件（算子描述文件）。
• 4：不开启算子debug功能，在执行atc命令当前路径算子编译生成的kernel_meta文件夹中保留.o（算子二进制文件）和.json文件（算子描述文件），并生成TBE指令映射文件（算子cce文件*.cce）和UB融合计算描述文件（{$kernel_name}_compute.json）。

ACL_DEBUG_DIR

用于配置保存模型转换、网络迁移过程中算子编译生成的调试相关过程文件的路径，包括算子.o/.json/.cce等文件。具体生成哪些文件以ACL_OP_DEBUG_LEVEL选项设置的取值为准。

路径支持大小写字母（a-z，A-Z）、数字（0-9）、下划线（_）、中划线（-）、句点（.）、中文字符。

ACL_OP_COMPILER_CACHE_MODE

用于配置算子编译磁盘缓存模式。该编译选项需要与ACL_OP_COMPILER_CACHE_DIR配合使用。

• enable：表示启用算子编译缓存。启用后可以避免针对相同编译参数及算子参数的算子重复编译，从而提升编译速度。
• disable：表示禁用算子编译缓存。
• force：表示强制刷新缓存，即先删除已有缓存，再重新编译并加入缓存。当用户的python或者依赖库等发生变化时，需要指定为force用于清理已有的缓存。

ACL_OP_COMPILER_CACHE_DIR

用于配置算子编译磁盘缓存的目录，默认目录为$HOME/atc_data。该编译选项需要与ACL_OP_COMPILER_CACHE_MODE配合使用。

路径支持大小写字母（a-z，A-Z）、数字（0-9）、下划线（_）、中划线（-）、句点（.）、中文字符。

如果设置了ACL_OP_DEBUG_LEVEL编译选项，则只有编译选项值为0或3才会启用编译缓存功能，其它取值禁用编译缓存功能。

ACL_OP_PERFORMANCE_MODE

在算子模糊编译的场景下，通过该选项设置是否按照算子执行高性能的方式编译算子，默认采用normal方式。

取值范围：

• normal：算子编译时按照编译性能最高的方式进行编译。
• high：算子编译时应该按照算子执行性能最好的方式去泛化编译。