昇腾 NPU 训练与推理适配前需要确认什么

国产算力适配要先看软件栈

NPU 训练或推理不是简单更换硬件。模型结构、框架版本、算子支持、数据格式和编译流程都会影响适配工作量。

适配前的确认项

• 模型来源：PyTorch、TensorFlow、MindSpore 或其他框架。
• 运行目标：训练、微调、推理验证或服务部署。
• 算子情况：是否包含自定义算子或不常见算子。
• 数据精度：FP32、FP16、BF16 或 INT8 量化需求。
• 交付形式：脚本、容器、模型包、推理接口或验证报告。

风险提示

如果模型依赖特殊算子或版本差异较大，适配需要先做可行性验证。不要在未验证前承诺固定性能或迁移周期。

咨询建议

建议提供模型代码、依赖环境、样例输入和目标平台。启研智算可按项目确认适配路径和验证方式。