如何在昇腾（Ascend）平台上深度适配并优化 PyTorch 模型训练

随着国产算力的崛起，昇腾（Ascend）系列芯片已成为 AI 开发者的重要选择。很多开发者习惯了 NVIDIA + CUDA 的生态，初次接触昇腾的 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）架构时，往往不知道如何高效适配。本文将带你通过 PyTorch-NPU 插件，快速将原有的 PyTorch 代码迁移到昇腾 NPU 上。

1. 核心适配逻辑

在昇腾平台上适配 PyTorch 的核心在于安装并使用 torch_npu 插件。它允许你像使用 cuda 一样使用 npu 设备。核心逻辑只需三步：
1. 引入插件：import torch_npu。
2. 指定设备：将 device = “cuda” 改为 device = “npu:0”。
3. 替换算子：大部分 PyTorch 算子已原生支持，极少数自定义算子需要通过插件提供的 API 调用。

2. 环境准备

首先，确保你的昇腾环境已安装 CANN 软件栈。然后安装匹配版本的 PyTorch 和 torch_npu：

# 安装适配昇腾的 PyTorch (以 2.1.0 为例)
pip install torch==2.1.0
# 安装 torch_npu 插件
pip install torch-npu==2.1.0

3. 实战代码：从 CUDA 到 NPU

下面是一个简单的逻辑回归训练示例，展示了如何无缝迁移到昇腾平台。

import torch
import torch.nn as nn
import torch_npu  # 必须引入此插件以使能 NPU 设备
from torch_npu.contrib import transfer_to_npu # 进阶技巧：自动将 cuda 映射为 npu

# 1. 检测设备
device = torch.device("npu:0" if torch.npu.is_available() else "cpu")
print(f"Using device: {device}")

# 2. 准备数据
x = torch.randn(100, 10).to(device)
y = torch.randint(0, 2, (100,)).to(device)

# 3. 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 5),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(5, 2)
).to(device)

# 4. 优化器与损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 5. 训练循环
for epoch in range(10):
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    print(f"Epoch [{epoch+1}/10], Loss: {loss.item():.4f}")

4. 深度适配建议

• 使用混合精度（AMP）：昇腾 NPU 在 FP16 下性能极佳。推荐使用 torch.cuda.amp (在 torch_npu 中已支持) 进行加速。
• 避免频繁的主机-设备数据拷贝：NPU 与 CPU 之间的数据传输开销较大，应尽量让所有计算都在 NPU 内部完成。
• 算子融合：对于复杂的推理场景，可以考虑将模型导出为 OM 模型，使用 MindX SDK 或 ACL 接口进行极致推理加速。

5. 常见问题解决

如果遇到 RuntimeError: Device NPU:0 not found，请检查：
1. 是否执行了 source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh 配置环境变量。
2. npu-smi info 是否能正常查看到 NPU 芯片状态。

通过 torch_npu，我们仅需修改几行代码，即可充分利用国产芯片的算力优势。