torch_gcu2.3用户使用手册

目录

• 版权声明
• 概述
• 版本说明
• 整体架构图
• 依赖与支持情况
• 安装使用说明
  • 安装
  • 更新/重装
  • 卸载
• 用户使用说明
  • 基本使用说明
  • GPU->GCU迁移说明
    • 一键自动迁移
    • 手动迁移
  • 框架行为控制
  • 调试信息输出
  • Op Debug模块
  • 已知问题
• Python接口支持情况
  • Random Number Generator
  • Streams and events
  • Memory management
  • Data type support
  • Automatic mixed precision
  • TypedTensor
  • TypedStorage
• distributed接口支持情况
  • 注意事项
  • Point-to-point communication
  • Collective functions
• 了解GCU显存使用情况
  • 生成GCU显存使用情况快照
  • 使用可视化工具
• profiler使用说明
  • 示例
  • 性能统计表格
  • 性能可视化
• Op Debug模块使用说明
  • 概述
  • 同步执行模式
  • op fallback
    • 相关设置
      • fallback_cpu
  • op check
    • 相关设置
      • op_check
      • op_check_no_break
      • op_check_tol_fp32/op_check_tol_fp16/op_check_tol_bf16
      • op_check_dump
  • op statistics
    • 相关设置
      • op_statistics
      • op_statistics_dump
    • 相关python api
      • get_op_statistics_info()
      • dump_op_statistics_info()
      • clear_op_statistics_info()
  • python call trace
  • op name获取
  • 文件保存
  • op check from statistics
• CUDA代码一键迁移
  • 使用示例
  • torch 接口兼容列表
  • torch.cuda 接口兼容列表
  • torch.cuda.nvtx 接口兼容列表
  • torch.Tenosr 接口兼容列表
  • torch.nn.Module 接口兼容列表
  • NCCL/分布式 接口兼容列表
  • DataLoader 接口兼容列表
  • 不支持的 torch.cuda 接口列表
• compile使用说明
  • 概述
  • 安装依赖
  • 使用方式
  • 功能设置
  • debug信息打印
• amp使用说明
  • Autocasting
  • Gradient Scaling
• custom op使用说明
  • topscc kernel编写与编译
  • pytorch op定义与backend注册
  • python层op定义与实现
  • setup.py文件配置
  • 自定义module编译与安装
  • 测试用例及执行
  • 添加反向算子
• GCUGraph 使用说明
  • 使用限制
  • 使用示例
• Stream 限制硬件资源使用
  • 使用限制
  • 使用示例
• libtorch_gcu 使用说明
  • 版本说明
  • 依赖与支持情况
  • 使用限制
  • 使用示例
  • 其他说明