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

执行调优

前提条件

已经完成IR构图，具体开发过程请参见《Ascend Graph开发指南》。
获取IR构图对应的air文件。步骤如下。
1. 打开开发好的图cpp文件，在构图之后，调用aclgrphBuildInitialize接口之前，通过增加如下代码可以生成对应的air文件。/path/to/graph.air表示对应的air文件路径和名称，请根据实际情况修改。SaveToFile接口的详细描述请参见《Ascend Graph开发指南》手册中的“接口参考>构图接口>Graph构建接口>SaveToFile”章节。
```
graph.SaveToFile("/path/to/graph.air");
```
2. 保存如上cpp文件，并重新执行该文件。获取对应的air文件graph.air。
  调优完成后，请将graph.SaveToFile("/path/to/graph.air");注释掉，防止生成冗余的air文件。
AIR(Ascend Intermediate Representation)，类似ONNX，是华为定义的针对机器学习所设计的开放式的文件格式，能更好地适配Ascend AI处理器。

操作步骤

单个AOE进程时，请确保具备如下条件。多个AOE进程时，可参考如下条件自行扩展。
- 调优用户的家目录下磁盘可用空间>=20G。
- 可用内存>=32G。注意：如果模型中存在大shape算子，可能需要更多内存。
- 算子调优时Host CPU要求：若调优时未指定--model_path，则Host CPU建议>=TE_PARALLEL_COMPILER + TUNING_PARALLEL_NUM + 1 + min(CPU的核数/2, 8) + 50。若调优时指定了--model_path，则Host CPU建议>=TE_PARALLEL_COMPILER + TUNING_PARALLEL_NUM + 1 + min(CPU的核数/2, 8) + 58。其中TE_PARALLEL_COMPILER 和TUNING_PARALLEL_NUM 的说明请分别参考表1和表1。
- 子图调优时Host CPU建议>=2 *TUNING_PARALLEL_NUM + TE_PARALLEL_COMPILER + 1。其中TE_PARALLEL_COMPILER 和TUNING_PARALLEL_NUM 的说明请分别参考表1和表1。
- Device核数>=模型中所有算子使用的最大核数。
- Device内存：和模型相关，和模型的内存复用相关。

调优前，请确保关闭Profiling功能，避免影响调优结果。关闭Profiling功能具体操作请参见《性能分析工具使用指南》。
AOE不支持不同用户同时使用同一device进行调优。
AOE调优引擎还提供了其他环境变量控制功能，详情可参见配置环境变量。
推荐先进行子图调优，再进行算子调优。原因是：先进行子图调优会生成图的切分方式，子图调优后算子已经被切分成最终的shape了，再进行算子调优，会基于这个最终shape去做算子调优。如果优先算子调优，这时调优的算子shape不是最终切分后的算子shape，不符合实际使用场景。

执行AOE调优引擎进行子图调优
 命令示例如下所示：
```
aoe --framework=1 --model=./xzxzxz.air --job_type=1
```

执行AOE调优引擎进行子图重载调优
 子图调优中断后，希望从上次的已有的调优阶段开始继续调优，则可以选择该模式。
```
aoe --framework=1 --model=./xzxzxz.air --job_type=1 --reload
```
该命令必须在上次执行调优命令的相同目录下使用。原因是重载调优需要使用上次调优的中间文件，中间文件存放在上次执行调优命令路径下的aoe_workspace目录。

执行AOE调优引擎进行算子调优
 命令示例如下所示：
```
aoe --framework=1 --model=./xzxzxz.air --job_type=2
```
更多AOE参数请参见AOE参数说明。

父主题： IR构图场景下调优