CANN/GE图引擎量化校准API
2026/9/10 10:11:53 网站建设 项目流程

aclgrphCalibration

【免费下载链接】geGE(Graph Engine)是面向昇腾的图编译器和执行器,提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段,加速模型执行效率,减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力,并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

产品支持情况

产品

是否支持

Atlas A3 训练系列产品 / Atlas A3 推理系列产品

Atlas A2 训练系列产品 / Atlas A2 推理系列产品

头文件/库文件

  • 头文件:#include <amct/acl_graph_calibration.h>
  • 库文件:libamctacl.so

功能说明

将非量化Graph自动修改为量化后的Graph。

函数原型

graphStatus aclgrphCalibration(ge::Graph &graph, const std::map<ge::AscendString, ge::AscendString> &quantizeConfigs)

参数说明

参数名

输入/输出

说明

graph

输入

待修改的用户原始Graph。

quantizeConfigs

输入

map表,key为参数类型,value为参数值,均为字符串格式,描述执行接口所需要的配置选项。具体配置参数如下所示:

返回值说明

参数名

类型

说明

-

graphStatus

GRAPH_SUCCESS(0):成功。

其他:失败。

约束说明

  • 对于已经被插入量化算子的Graph不支持进行量化。
  • 使用配置文件中的calibration训练后量化功能时,只支持带NPU设备的安装场景,详细介绍请参见《CANN 软件安装指南》手册搭建对应产品环境。

【免费下载链接】geGE(Graph Engine)是面向昇腾的图编译器和执行器,提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段,加速模型执行效率,减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力,并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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