环境变量

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本文介绍MindSpore的环境变量。

环境变量

所属模块

功能

类型

取值范围

配置关系

是否必选

默认值

MS_BUILD_PROCESS_NUM

MindSpore

Ascend后端编译时，指定并行编译进程数

Integer

1~24：允许设置并行进程数取值范围

无

可选（仅Ascend AI处理器环境使用）

无

MS_COMPILER_CACHE_PATH

MindSpore

MindSpore编译缓存目录，存储编译过程生成的缓存文件，如kernel_meta，somas_meta等

String

缓存文件路径，支持相对路径与绝对路径

无

可选

无

MS_COMPILER_OP_LEVEL

MindSpore

Ascend后端编译时，开启debug功能，生成TBE指令映射文件

Integer

0或1，允许设置级别取值范围。0：不开启算子debug功能。1：生成TBE指令映射文件（cce文件*.cce和python-cce映射文件*_loc.json，同时关闭编译优化开关）

无

可选（仅Ascend AI处理器环境使用）

无

MS_GRAPH_KERNEL_FLAGS

MindSpore

图算融合功能的控制选项，可用来开启或关闭图算融合功能、支持对图算融合功能中若干优化的精细控制、支持dump图算融合时的过程数据，用于问题定位和性能调优

String

格式和功能同mindspore/context.py中graph_kernel_flags。
注：环境变量优先级高于context，即，若同时设置环境变量和context，则只有环境变量中的设置生效

无

可选

无

RANK_TABLE_FILE

MindSpore

路径指向文件，包含指定多Ascend AI处理器环境中Ascend AI处理器的”device_id”对应的”device_ip”。

String

文件路径，支持相对路径与绝对路径

与RANK_SIZE配合使用

可选（Ascend AI处理器，使用多卡执行分布式用例时，由用户指定）

无

RANK_SIZE

MindSpore

指定深度学习时调用Ascend AI处理器的数量

Integer

1~8，调用Ascend AI处理器的数量

与RANK_TABLE_FILE配合使用

可选（Ascend AI处理器，使用多卡执行分布式用例时，由用户指定）

无

RANK_ID

MindSpore

指定深度学习时调用Ascend AI处理器的逻辑ID

Integer

0~7，多机并行时不同server中DEVICE_ID会有重复，使用RANK_ID可以避免这个问题（多机并行时 RANK_ID = SERVER_ID * DEVICE_NUM + DEVICE_ID

无

可选

无

MS_RDR_ENABLE

MindSpore

是否开启程序运行数据记录器（RDR），如果MindSpore出现了运行异常，会自动导出MindSpore中预先记录的数据以辅助定位运行异常的原因

Integer

1：开启RDR功能
0：关闭RDR功能

与MS_RDR_PATH一起使用

可选

无

MS_RDR_PATH

MindSpore

配置程序运行数据记录器（RDR）的文件导出的根目录路径

String

目录路径，仅支持绝对路径

与MS_RDR_ENABLE=1一起使用，最终RDR文件将保存在${MS_RDR_PATH}/rank_${RANK_ID}/rdr/目录下。其中RANK_ID为多卡训练场景中的卡号，单卡场景默认RANK_ID=0。

可选

无

GLOG_v

MindSpore

日志功能与用法

Integer

0-DEBUG
1-INFO
2-WARNING
3-ERROR

无

可选

2

GLOG_logtostderr

MindSpore

日志功能与用法

Integer

1:日志输出到屏幕
0:日志输出到文件

与GLOG_log_dir一起使用

可选

1

GLOG_log_dir

MindSpore

日志功能与用法

String

文件路径，支持相对路径与绝对路径

与GLOG_logtostderr一起使用

可选

无

GLOG_log_max

MindSpore

日志功能与用法

Integer

正整数

无

可选

50

MS_SUBMODULE_LOG_v

MindSpore

日志功能与用法

Dict{String:Integer…}

LogLevel: 0-DEBUG, 1-INFO, 2-WARNING, 3-ERROR
SubModual: COMMON, MD, DEBUG, DEVICE, COMMON, IR…

无

可选

无

GLOG_stderrthreshold

MindSpore

日志功能与用法

Integer

0-DEBUG
1-INFO
2-WARNING
3-ERROR

无

可选

2

OPTION_PROTO_LIB_PATH

MindSpore

RPOTO依赖库库路径

String

目录路径，支持相对路径与绝对路径

无

可选

无

MS_OM_PATH

MindSpore

配置task异常时dump数据路径以及图编译出错时dump的analyze_fail.dat文件的保存目录，保存路径为：指定的路径/rank_${rand_id}/om

String

文件路径，支持相对路径与绝对路径

无

可选

无

MINDSPORE_DUMP_CONFIG

MindSpore

指定云侧Dump功能或端侧Dump功能所依赖的配置文件的路径

String

文件路径，支持相对路径与绝对路径

无

可选

无

MS_ENABLE_CACHE

MindData

是否开启dataset数据处理cache功能，可以实现数据处理过程中数据的cache能力，加速数据集读取及增强处理

String

TRUE：开启数据处理cache功能
FALSE：关闭数据处理cache功能

与MS_CACHE_HOST、MS_CACHE_PORT一起使用

可选

无

MS_CACHE_HOST

MindData

开启cache时，cache服务所在的IP

String

Cache Server所在机器的IP

与MS_ENABLE_CACHE=TRUE、MS_CACHE_PORT一起使用

可选

无

MS_CACHE_PORT

MindData

开启cache时，cache服务所在的端口

String

Cache Server所在机器的端口

与MS_ENABLE_CACHE=TRUE、MS_CACHE_HOST一起使用

可选

无

DATASET_ENABLE_NUMA

MindData

是否开启numa绑核功能，在大多数分布式场景下numa绑核都能提升数据处理效率和端到端性能

String

True: 开启numa绑核功能

与libnuma.so配合使用

可选

无

OPTIMIZE

MindData

是否执行dataset数据处理 pipeline 树优化，在适合数据处理算子融合的场景下，可以提升数据处理效率

String

true: 开启pipeline树优化
false: 关闭pipeline树优化

无

可选

无

ENABLE_MS_DEBUGGER

Debugger

是否在训练中启动Debugger

Boolean

1：开启Debugger
0：关闭Debugger

与MS_DEBUGGER_HOST、MS_DEBUGGER_PORT一起使用

可选

无

MS_DEBUGGER_HOST

Debugger

MindInsight Debugger服务的IP

String

启动MindInsight调试器的机器的IP

与ENABLE_MS_DEBUGGER=1、MS_DEBUGGER_PORT一起使用

可选

无

MS_DEBUGGER_PORT

Debugger

连接MindInsight Debugger Server的端口

Integer

1~65536，连接MindInsight Debugger Server的端口

与ENABLE_MS_DEBUGGER=1、MS_DEBUGGER_HOST一起使用

可选

无

MS_DEBUGGER_PARTIAL_MEM

Debugger

是否开启部分内存复用（只有在Debugger选中的节点才会关闭这些节点的内存复用）

Boolean

1：开启Debugger选中节点的内存复用
0：关闭Debugger选中节点的内存复用

无

可选

无

GRAPH_OP_RUN

MindSpore

图模式下以任务下沉方式运行pipeline大网络模型时，可能会由于流资源限制而无法正常启动，此环境变量可以指定图模式的执行方式，配置为0表示任务下沉，是默认执行方式；1则表示非任务下沉方式，该方式没有流的限制，但性能有所下降。

Integer

0：执行任务下沉
1：执行非任务下沉

无

可选

无