--precision_mode
功能说明
设置网络模型的精度模式。
关联参数
- 当取值为allow_mix_precision时，如果用户想要在内置优化策略基础上进行调整，自行指定哪些算子允许降精度，哪些算子不允许降精度，则需要参见--modify_mixlist参数设置。
- 推理场景下，使用--precision_mode参数设置整个网络模型的精度模式，可能会有个别算子存在性能或精度问题，该场景下可以使用--keep_dtype参数，使原始网络模型编译时保持个别算子的计算精度不变，但--precision_mode参数取值为must_keep_origin_dtype时，--keep_dtype不生效。
关联参数示意图如图1所示。
设置具体算子精度模式场景下：
- 首先读取--op_precision_mode参数，校验该参数的ini配置文件是否存在，若存在则解析文件并读取算子的精度模式，否则上报异常。
- --op_precision_mode不存在则读取--op_select_implmode参数：
- 首先检测是否配置为high_xxx_for_all参数，若是则解析high_xxx_for_all.ini文件并读取算子的精度模式。
- 若配置为high_xxx参数，则检测是否配置--optypelist_for_implmode参数，若是，则读取该参数配置的算子精度模式；否则解析high_xxx.ini文件并读取算子的精度模式。
参数取值
参数值：
- force_fp32/cube_fp16in_fp32out：
配置为force_fp32或cube_fp16in_fp32out，效果等同，系统内部都会根据Cube算子或Vector算子，来选择不同的处理方式。cube_fp16in_fp32out为新版本中新增的，对于Cube算子，该选项语义更清晰。
- 对于Cube计算，系统内部会按算子实现的支持情况处理：
- 优先选择输入数据类型为float16且输出数据类型为float32；
- 如果1中的场景不支持，则选择输入数据类型为float32且输出数据类型为float32；
- 如果2中的场景不支持，则选择输入数据类型为float16且输出数据类型为float16；
- 如果3中的场景不支持，则报错。
- 对于Vector计算，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，比如某算子仅支持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AI CPU算子。
- 对于Cube计算，系统内部会按算子实现的支持情况处理：
- 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：
- 对于Cube计算，使用float16。
- 对于Vector计算，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。如果原图中部分算子精度为float16，但NPU中该部分算子的实现不支持float16、仅支持float32，则系统内部会自动采用高精度float32；如果原图中部分算子精度为float32，但NPU中该部分算子的实现不支持float32类型、仅支持float16类型，则不能使用该参数值，系统不支持使用低精度。
- allow_mix_precision/allow_mix_precision_fp16：
配置为allow_mix_precision或allow_mix_precision_fp16，效果等同，均表示使用混合精度float16和float32数据类型来处理神经网络的过程。allow_mix_precision_fp16为新版本中新增的，语义更清晰，便于理解。
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${INSTALL_DIR}/opp/built-in/op_impl/ai_core/tbe/config/<soc_version>/aic-<soc_version>-ops-info.json内置优化策略文件中查看“precision_reduce”参数的取值：
- 若取值为true（白名单），则表示允许将当前float32类型的算子，降低精度到float16。
- 若取值为false（黑名单），则不允许将当前float32类型的算子降低精度到float16，相应算子仍旧使用float32精度。
- 若网络模型中算子没有配置该参数（灰名单），当前算子的混合精度处理机制和前一个算子保持一致，即如果前一个算子支持降精度处理，当前算子也支持降精度；如果前一个算子不允许降精度，当前算子也不支持降精度。
- allow_mix_precision_bf16：当前版本暂不支持。
表示使用混合精度bfloat16和float32数据类型来处理神经网络的过程。针对网络模型中float32数据类型的算子，按照内置的优化策略，自动将部分float32的算子降低精度到bfloat16，从而在精度损失很小的情况下提升系统性能并减少内存使用。
若配置了该种模式，则可以在OPP软件包安装路径${INSTALL_DIR}/opp/built-in/op_impl/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bfloat16。
- 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bfloat16，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。
- allow_fp32_to_bf16：当前版本暂不支持。
- 对于Cube计算，使用bfloat16。
- 对于Vector计算，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bfloat16。
参数默认值：force_fp16
推荐配置及收益
所配置的精度模式不同，网络模型精度以及性能有所不同，具体为：
精度高低排序：force_fp32>must_keep_origin_dtype>allow_fp32_to_fp16>allow_mix_precision>force_fp16
性能优劣排序：force_fp16>=allow_mix_precision>allow_fp32_to_fp16>must_keep_origin_dtype>force_fp32
示例
--precision_mode=force_fp16
支持的芯片型号
Atlas 200/300/500 推理产品
Atlas 推理系列产品（Ascend 310P处理器）
Atlas 训练系列产品
Atlas A2训练系列产品
依赖约束
无。
