曙光DCU实战指南：少走弯路

第一次接触曙光DCU（Deep Computing Unit）时，我盯着那个像黑色保险箱的机柜愣了半天。这个国产加速器平台的操作逻辑和传统GPU不太一样，不过跟着文档摸索几周后，总算摸清了门道。今天就把这些实战经验整理成指南，帮你少走弯路。

认识你的新伙伴

曙光DCU长着张"显卡脸"，内核架构却是地道的中国设计。它的计算核心叫矩阵处理单元，专门伺候AI训练这些需要大量并行计算的活儿。和N家显卡最大的区别在于，DCU需要配套的ROCm软件栈才能发挥实力。

装机检查三步走

• 敲dcu-smi看设备状态，正常会显示温度和使用率
• 运行dcu_test测试基准性能
• 检查/opt/dtk目录是否存在驱动文件

开发环境搭建

建议先装个Miniconda管理Python环境，DCU对软件版本特别挑剔。记得用conda install pytorch=1.12.0指定版本，新版本可能不兼容。配置环境变量时，把这两行加进.bashrc：

• export PATH=/opt/dtk/bin:$PATH
• export LD_LIBRARY_PATH=/opt/dtk/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

编程模型选择

避坑指南

有次训练模型时突然报错HSA_STATUS_ERROR_MEMORY_FAULT，查了半天发现是显存超了。后来学会用dcu-smi --meminfo实时监控，就像开车要看仪表盘。几个实用命令：

• 查看进程占用：dcu-smi -p
• 重置设备状态：dcu-reset
• 温度监控：dcu-smi -t

性能调优小妙招

把数据预处理放到CPU，像图像增强这种操作别让DCU干。设置batch_size时别贪大，先试64再慢慢加。遇到卡顿时，试试rocprof工具分析热点函数。

机房空调呼呼作响，屏幕上的loss曲线终于开始稳定下降。保存好模型参数，顺手用dcu-smi --clock确认下频率状态。关掉不用的SSH连接，毕竟省电也是工程师的修养。窗外天色渐暗，控制台的绿色光标还在规律闪烁，等着迎接下一轮计算任务...