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华为:2025大模型训练性能瓶颈定位流程案例(15页).pdf

上传人: d*** 编号:603674 2025-02-08 15页 1.65MB

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本文档介绍了MindStudio 7.0.0大模型训练性能瓶颈定位流程案例,主要内容包括: 1. 常见性能问题场景:开箱性能优化和性能长跑劣化。 2. 问题定位方法:性能问题定位流程、Ascend PyTorch Profiler采集性能数据、Mindstudio Insight定位。 3. 性能调优案例:使用Ascend PyTorch Profiler采集性能数据,使用MindStudio Insight和mstt advisor定位和解决性能问题。 本文档提供了详细的性能问题定位和调优方法,帮助用户解决大模型训练中的性能瓶颈问题。
如何使用Ascend PyTorch Profiler采集性能数据? MindStudio Insight如何定位多模态模型训练中的性能问题? 如何使用mstt advisor辅助定位多模态模型训练中的性能问题?
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