昇腾显卡npu占用率监控

原创 于 2025-12-02 11:24:48 发布 · 87 阅读 · 0 ·
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#jmeter #NPU

目前没找到类似nvtop的工具来观测npu占用率情况

可以先使用如下命令来观测，虽然不直观，但是也能看出npu的占用情况。

查看昇腾显卡信息

npu-smi info

如上图，显卡型号为310P3

npu-smi info watch

如上图，可以看到AI Core的占用率。

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用于查询所有设备的基本信息。
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08-09 1430
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基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录
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简介 基于 TesorFlow 1.x 以 Sess.run 形式搭建入门级——手写数字分类网络，并迁移到 华为自研NPU Ascend 910，同时使能混合精度。 硬件介绍 华为自研 NPU Ascend 910，即昇腾 910 AI 处理器（简称NPU），根据官方介绍，是在2019年发布的人工智能（AI）专用的神经网络处理器，其算力高达256T，最新款算力高达310T，是业界主流芯片算力的2倍。当前业界大多数训练脚本基于 TensorFlow 的 Python API 开发，默认运行在 CPU/GPU/
国产AI芯片生存指南：PyTorch模型转昇腾NPU的3个致命陷阱
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摘要：本文探讨了PyTorch模型迁移至华为昇腾NPU时面临的三大关键挑战：算子支持差异、图编译优化不足和动态控制流问题。通过分析CANNToolkit与CUDA的算子生态差异，揭示了精度漂移和性能下降的根源。针对这些挑战，提出了具体解决方案：采用精度校准降低算子实现差异影响，通过手动算子融合和静态图优化提升性能，以及将动态控制流改写为静态计算路径。文章还提供了最佳实践指南，包括迁移前的算子兼容性检查、分阶段验证策略和工具链合理使用建议，帮助开发者规避风险，实现模型在国产芯片上的高效部署。
如何使用昇腾Ascend 300I Pro 310P芯片 单卡运行DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-7B
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高性能计算(HPC)和智能计算理解
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1.现代终端设备一般都跟云端服务器相连，但只要可能，我们都希望计算可以在本地终端解决，这样做的好处是多方面的：既可以减小网络带宽的压力，又可以避免网络传输产生的时延，还可以让用户的数据更安全。现代终端设备一般用一个片上系统 (SoC)做计算，上面部署了通用的CPU和集成显卡。对于日益增多的卷积神经网络推理计算来说，在移动端的CPU（多数ARM，少数x86）上虽然优化实现相对简单（参见我们对CPU的优化），但此处它并非最佳选择，因为：1）移动端CPU算力一般弱于集成显卡（相差在2-6倍之间）；2）更重要的是，
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Jmeter压测报错：org.apache.http.ConnectionClosedException: Premature end of Content-Length delimited mess
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Jmeter压测遇到报错：org.apache.http.ConnectionClosedException: Premature end of Content-Length delimited message body。可以通过设置tomcat下conf文件夹的server.xml文件，对请求超时时间进行设置。经过各种尝试，原因是Tomcat设置的超时时间太短导致的。
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