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华为昇腾（Ascend）NPU开发中常用指令

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你需要一份华为昇腾（Ascend）NPU开发中常用指令的总结，我会按环境检查、设备管理、编译运行、性能调优、日志调试五大核心场景分类整理，覆盖从基础环境验证到高级调优的全流程指令，方便你日常开发和问题排查。

基础环境与版本检查指令

这类指令用于验证NPU驱动、CANN、框架等核心组件的安装和版本适配情况，是开发前的基础检查步骤。

指令功能说明示例输出（关键信息）
npu-smi info查看NPU设备状态、硬件信息、驱动版本（最核心指令）首行含驱动版本：npu-smi 23.0.RC2 Version: 23.0.RC2

| ascend-dmi | 查看NPU硬件详细信息（型号、序列号、固件版本） | 输出包含：NPU型号（Ascend 910B）、SN号、BMC版本、固件版本等 | | pip list | grep ascend | 检查昇腾Python依赖包（如mindspore-ascend、torch_npu） | 输出示例：mindspore-ascend 2.3.0、torch_npu 2.1.0 | | cat /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/version.info | 查看CANN工具包版本 | 输出：CANN_Version: 7.0.RC1、Build_time: 2024-01-01 | | env | grep ASCEND | 检查昇腾环境变量配置（关键路径） | 输出：ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend、ASCEND_CANN_VERSION=7.0.RC1 |

NPU设备管理指令

用于管理NPU设备状态、算力分配、进程监控等，解决设备占用、资源冲突问题。

指令功能说明常用参数/示例
npu-smi set -t power -i 0 -d 150设置指定NPU设备的功耗上限（单位：W）-i 0：设备0；-d 150：功耗150W
npu-smi set -t reset -i 0重置指定NPU设备（解决设备卡死）-i 0：重置第0卡；-i all：重置所有卡
npu-smi info -t board -i 0查看单卡硬件详情（电压、频率、温度）-t board：硬件板卡信息；-t memory：内存信息
ps -ef | grep ascend查看占用NPU的进程找到占用进程后用kill -9 [PID]终止
npu-smi list -t process -i 0查看指定NPU卡的进程占用（更精准）输出进程PID、占用内存、所属用户

编译与运行指令（适配NPU）

针对昇腾NPU的代码编译、运行，重点覆盖MindSpore/Ascend PyTorch框架。

MindSpore（昇腾版）运行指令

# 单卡运行（指定NPU设备）
python train.py --device_target=Ascend --device_id=0
 
# 多卡分布式运行（昇腾910B常用8卡）
mpirun -n 8 python train.py --device_target=Ascend --distribute=True
 
# 静态图模式运行（MindSpore NPU推荐）
python -m mindspore.run --mode=0 train.py --device_target=Ascend

Ascend PyTorch运行指令

# 配置NPU可见设备
export ASCEND_DEVICE_ID=0
 
# 单卡运行
python train.py --device=npu
 
# 多卡运行（使用昇腾CCL）
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 train.py --device=npu

CANN算子编译指令

# 昇腾算子编译（ATC工具，模型转换）
atc --model=model.onnx --framework=5 --output=model_om \
    --input_format=NCHW --input_shape="input:1,3,224,224" \
    --soc_version=Ascend910B # 适配硬件型号
 
# 查看ATC版本
atc --version

性能调优指令

用于分析NPU算力利用率、内存占用、算子耗时，定位性能瓶颈。

指令功能说明示例
npu-smi info -t usages -i 0实时查看NPU算力（AICore）、内存、带宽利用率输出：AICore Usage: 85%、Memory Usage: 70%
ascend-perf-tool性能分析工具（采集算子耗时、NPU资源使用）命令见下方代码块
msnpureportMindSpore NPU性能分析工具命令见下方代码块
profiler.sh昇腾原生性能分析脚本（CANN自带）命令见下方代码块
# ascend-perf-tool：采集运行时性能数据并生成报告
ascend-perf-tool profile --command "python train.py" --output perf_data
ascend-perf-tool analyze --input perf_data --output report
 
# msnpureport：MindSpore 性能采集三步（开→跑→关）
msnpureport -g on -o msnpureport_log
python train.py
msnpureport -g off -o msnpureport_log
 
# profiler.sh：CANN 自带性能分析
cd /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/tools/profiler
./profiler.sh -d 0 -o profiler_result --cmd "python train.py"

五、日志与调试指令

用于查看NPU驱动日志、框架日志，定位运行报错（如算子适配、内存溢出）。

指令功能说明示例
tail -f /var/log/messages | grep ascend查看昇腾驱动系统日志定位NPU硬件/驱动层面的报错（如设备离线、权限问题）
export ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1开启昇腾SLOG日志打印到控制台运行脚本时实时输出NPU底层日志，定位算子执行失败
export MS_LOG_LEVEL=DEBUG开启MindSpore DEBUG级日志输出MindSpore适配NPU的详细日志，定位框架层报错
export TORCH_NPU_LOG_LEVEL=DEBUG开启Ascend PyTorch DEBUG日志输出PyTorch-NPU适配的详细日志，定位算子不支持问题
ascend-log-tool昇腾日志解析工具命令见下方代码块
# 解析SLOG日志并过滤错误级别
ascend-log-tool --input slog.log --output slog_analysis.log
ascend-log-tool --input slog.log --level ERROR

总结

  1. 基础检查：核心用 npu-smi info 验证设备状态，cat version.info 检查CANN版本，确保环境适配。
  2. 设备管理：用 npu-smi set 重置/配置设备，npu-smi list -t process 排查进程占用。
  3. 性能调优：优先用 ascend-perf-tool 分析算子耗时，npu-smi info -t usages 监控算力利用率。
  4. 调试排错：开启 ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1 输出底层日志，结合 tail /var/log/messages 定位硬件/驱动问题。

这些指令覆盖了昇腾NPU开发的90%以上日常场景，建议根据使用的框架（MindSpore/Ascend PyTorch）重点记忆对应运行和调试指令。

关系图谱