mindspore.device_context

device_context中封装了设备数量查询与当前指定后端是否可用的接口。

CPU设备后端管理

mindspore.device_context.cpu.device_count	返回可用的CPU数量。
mindspore.device_context.cpu.is_available	返回CPU设备是否可用的指示。
mindspore.device_context.cpu.op_tuning.threads_num	设置CPU算子使用的线程数。

GPU设备后端管理

mindspore.device_context.gpu.device_count	返回可用的GPU数量。
mindspore.device_context.gpu.is_available	返回GPU设备是否可用的指示。
mindspore.device_context.gpu.op_precision.conv_allow_tf32	是否开启卷积在cuDNN下的TF32张量核计算。
mindspore.device_context.gpu.op_precision.matmul_allow_tf32	是否开启矩阵乘在CUBLAS下的TF32张量核计算。
mindspore.device_context.gpu.op_tuning.conv_dgrad_algo	指定cuDNN的卷积输入数据的反向算法。
mindspore.device_context.gpu.op_tuning.conv_fprop_algo	指定cuDNN的卷积前向算法。
mindspore.device_context.gpu.op_tuning.conv_wgrad_algo	指定cuDNN的卷积输入卷积核的反向算法。

Ascend设备后端管理

mindspore.device_context.ascend.device_count	查询可用的Ascend类型的设备数量。
mindspore.device_context.ascend.is_available	查询Ascend设备是否可用。
mindspore.device_context.ascend.op_precision.conv_allow_hf32	是否为Conv类算子使能FP32转换为HF32。
mindspore.device_context.ascend.op_precision.matmul_allow_hf32	是否为Matmul类算子使能FP32转换为HF32。
mindspore.device_context.ascend.op_precision.precision_mode	配置混合精度模式。
mindspore.device_context.ascend.op_precision.op_precision_mode	配置算子精度模式配置文件的路径。
mindspore.device_context.ascend.op_debug.execute_timeout	设置一个算子的最大执行时间，以秒为单位。
mindspore.device_context.ascend.op_debug.debug_option	使能Ascend算子调试选项，默认不开启。
mindspore.device_context.ascend.op_tuning.op_compile	是否选择在线编译，框架默认设置为静态shape选择在线编译，动态shape选择算子二进制文件，该默认设置将来可能会发生变化。
mindspore.device_context.ascend.op_tuning.aoe_tune_mode	表示启动AOE调优，默认不设置。
mindspore.device_context.ascend.op_tuning.aoe_job_type	设置AOE工具专用的参数，需要和mindspore.device_context.op_tuning.aoe_tune_mode(tune_mode)配合使用，框架默认设置为2。