问题现象描述硬件配置：Atlas 200问题现象：在做完SD卡后直接在开发机上安装工具到SD卡，使用chroot时失败关键过程、根本原因分析关键过程：期望在开发环境上制作完SD卡后，把应用软件直接部署到SD卡的根文件系统上，这样在生产过程中可以不用再部署应用软件。由于的应用程序依赖Python的一些库，需要先安装python-setuptools，pip工具，然后再安装python的其他组件。1.         先制作SD卡: python3 make_sd_card.py local /dev/sdb2.         挂载sdb1 到一个路径： mount /dev/sdb1 /media/cdrom/3.         chroot /media/cdrom/  失败如下：根本原因分析：1、我们make_sd_card.py制作的SD卡启动盘没有安装qemu模拟器，需要qemu-aarch64-static放到usr/bin下解决方案及效果按以下步骤安装即可：1.         先制作SD卡: python3 make_sd_card.py local /dev/sdb2.         挂载sdb1 到一个路径： mount /dev/sdb1 /media/cdrom/3.         cp /usr/bin/qemu-aarch64-static /media/cdrom/usr/bin/4.         进入虚拟环境： chroot /media/cdrom/可以看到已经可以chroot到新的环境下了5.         更新源  apt-get update（如果需要配置proxy,需要配置，保证可以访问外部源）更新后就可以安装自己需要包了，如python组件，cmake等组件还需要安装python的组件，可以继续以下步骤：6.         安装python-setuptools  apt-get install python-setuptools7.         安装pip: easy_install pip…继续安装其他包。8.         退出虚拟环境  exit9.         Umount sd卡分区 umount /media/cdrom/10.     SyncOK，拔掉SD卡就可以用了。 备注此种方法可以解决在制作SD卡的过程中安装需要的工具包。

现象描述执行模型推理时，返回模型执行失败。/var/log/npu/slog/device-id/device-**.log中，有如下ERROR级别的打印日志，关键信息如下：[ERROR] TSCH(-1,null):2020-06-04-10:51:09.520.395 28 (cpuid:0) ai_core_dispatcher.c:1012 bs_done_exception_proc_timeout: slot_id=1,TS_ctrl=0x4,exception_core_list=0x0,current core usage=0x1,AI_CORES_COUNT=2, fault_task=0问题根因由于AI Core中算子执行task时间有超时时间的限制，如果算子的task执行时间超过限制时间，则Task Schedule会返回超时失败。昇腾310 AI处理器的超时时间为55s。定位步骤可按照以下步骤进行分析，定位到超时算子。1.首先查看Device侧日志，定位到TSCH组件的失败task ID。日志路径为“/var/log/npu/slog/device-id/device-**.log”。查询TSCH组件的日志信息，通过搜索关键字bs_done_exception_proc_timeout，定位到fault_task的ID，例如fault_task=0。日志信息参考现象描述。2.查看host侧日志，定位到失败的算子名称。日志路径为“/var/log/npu/slog/host-0/host-0_*.log”。根据1查询到的fault_task ID，例如fault_task=0，在host-0_*.log中搜索“TaskLaunched”和“task_id=0”，如下所示：[EVENT] RUNTIME(15568,acl_caffe_interp):2020-06-04-10:50:14.522.076 [runtime/feature/src/logger.cc:1014]15570 TaskLaunched:device_id=0, stream_id=514, sq_id=514, task_id=0, kernel_name=test_case/2_16_144_417_248_408_float16/0_Interp_1_0_2_16_144_417_0_0_2_16_248_408.om/Interp_tvmbin, devfunc_name = te_interp_1ead9f4957880f1e_0__kernel0 task_type=AiCoreKernel, task_launched_num=2如上日志中的kernel_name中的Interp即为执行超时的算子。

问题现象描述硬件配置：Atlas 800 3000问题现象：安装完驱动后，使用npu-smi工具查询芯片，出现文件找不到情况，如下图： 关键过程、根本原因分析关键过程：1、升级驱动，重新启动服务器。2、在任意路径下使用npu-smi工具查询驱动状态，提示“No such file or directory”。3、到npu-smi可执行文件目录下，执行./npu-smi info，继续提示“No such file or directory”。4、查询/lib64/目录下缺少ld-linux-aarch64.so.1文件，从/lib/目录下拷贝过去。5、执行npu-smi info，查询正常。根本原因分析：1、/lib64/目录下缺少npu-smi工具所依赖的动态链接库。结论、解决方案及效果结论：1、  如果执行npu-smi工具，提示“No such file or directory”，说明/lib64/目录下缺少ld-linux-aarch64.so.1文件，需要从/lib/目录下拷贝过去。

远程访问失败（Host或Device）案例问题信息进行远程连接时出现如下图报错 问题现象：尝试远程连接时出现如上报错，且之前是可以远程登录的。原因分析：一般这个报错信息出现于重装系统之后，或者在其他用户远程登录修改了配置文件之后。解决方法：方案一：先vi /root/.ssh/knownhost, 将自己IP的对应行删除，然后重新进行ssh连接。方案二：运行ssh-keygen -R 服务器IP，然后重新连接。 

A300上调试前提条件：n  需要有device测的gdb，aarch64架构的。n  把 https://gitee.com/HuaweiAtlas/samples.git 的代码clone到DDK的安装环境下n  把build.sh中的 build_type 修改为 debug，保证 -g -o0 选项打开，如：InferObjectDetection/build.sh 如下n  执行执行./build.sh 进行编译先通过npu-smi打开device的ssh登陆功能（如果是A500产品则不需要此步骤）a)使用npu-smi 查看NPU ID /CHIP IDb)  使用npu-smi查看并使能ssh如果没有使能，可以使用如下使能：2.  配置endvinc的ip，ip可以设置为192.168.1.2003. 使用HwHiAiUser用户ssh 登陆到device上（默认密码为Huawei2012#），并把gdb、代码（需要保证代码的路径和编译环境上的一致，否则单步跟时看不到代码）等scp到device上scp 源码到device测(在host测执行)4. 查看matrixdaemon的pid5.gdb matrixdaemon进程： gdb –p pid6. 设置gdb线程跟踪，打断点set detach-on-fork offset follow-fork-mode childb ObjectDetectionEngine.cpp:637. continue ，等待断点进入8.在host测启动待调试的程序10.Ok,已进入断点，可以按gdb的常用命令进行调试 常见问题怎么确定编译的可执行文件、库否包含符号表？a) 可以的对比文件的大小，-g –o0的文件会大一些b)使用 readelf  --debug-dump=decodedline libDevice.so

【直播时间】【DevRun开发者沙龙】华为昇腾：你的AI守护神已到位！直播时间：2020年9月17日 19:00~20:00【直播主题】本次昇腾学院直播学习,华为昇腾AI资深布道师-刘丹，将为你介绍基于华为昇腾开发的静态人脸识别Demo。报名参加线上直播培训并在本帖中留言的用户，均可参与社区互动抽奖！直播间还有大奖等你哦～【报名入口】点击下面链接或微信扫描二维码报名参加直播！报名链接：https://bbs.huaweicloud.com/signup/ac11c0a9766949db81931c8842da1365报名二维码：【直播地址】官方直播间地址：http://live.vhall.com/903257447直播二维码：【互动有礼】1.报名参加直播2.在本帖中回帖，分享对直播内容的优质学习心得，或对昇腾开发者直播内容、直播方式的创意建议都将有机会获得活动奖品！3.完成直播报名+观看直播+盖楼贴评论后，每100层楼抽取一个幸运得主4.为了避免刷帖影响公平，活动期间每人最多盖五楼，超过五楼为无效楼层。【盖楼活动时间】9月17日-9月21日12:00【礼品展示】中奖用户以下三款礼品任选一华为mini蓝牙音箱华为10000mAh 移动电源HUAWEI MateBook X 笔记本内胆包补充说明：1、“有效楼层”指的是回复内容含直播评价截图/本次直播学习心得/直播课后问题/课程建议等，与本次活动相关的内容的楼层视为有效楼层，回复其他内容均视为无效楼层。2、活动结束后，工作人员将从活动帖子下所有盖楼的用户中抽取各等奖励获奖楼层。获奖楼层=总楼层*中奖百分比。例如：活动结束后总楼层为1000，中奖百分比为96%，则1000*96%=960，即第960楼获奖，其他获奖楼层同理可得。如出现小数点，则四舍五入，例如：活动结束后总楼层为530，中奖百分比为96%，则530*96%=508.8，即第509楼获奖。3、无效楼层不参与中奖，奖励楼层向下一楼层顺延。例如：抽取获奖楼层为第5楼，但5楼为无效楼层，即顺延至第6楼获奖，若依然为无效楼层，则继续顺延，以此类推； 如对本场直播还有任何赛题疑问、技术难题，欢迎跟帖提出，我们会有专门的技术专家为大家答疑解难！

问题现象描述问题现象：profiling命令行启动程序出现异常，如下图所示关键过程、根本原因分析关键过程：1.进入DDK目录的profiling文件配置，进入/home/huawei/tools/che/ddk/ddk/toolchains/profiler/analysis/msvp/host/bin64目录。2.配置相关文件，启动profiling命令，如上图异常日志，命令如下：python hiprof.pyc --ip_address=xx.xx.xx.xx --ddk_dir=/home/huawei/tools/che/ddk/ddk --app=/projects/工程名/out/main --app_dir=/projects/工程名/out --umode=MIND --result_dir=/home/huawei/tools/out --peripheral_profiling=nic,dvpp --ai_cpu_profiling=on --ai_core_profiling_mode=sample-based --ai_core_profiling=on --profiling_mode=online3.异常信息“[ERROR] [MSVP] [38806] run_command.sh: Profiler do not support running by root, please try again.”，执行命令行需要使用普通用户，注意保证命令行参数涉及路径的所有文件的权限。4.另一个异常信息“run_command.sh: Upload folder failed... exit now.”，由异常信息可得，上传app_dir文件夹失败，设置工程可执行文件的上一个目录即可，命令如下：python hiprof.pyc --ip_address=xx.xx.xx.xx --ddk_dir=/home/huawei/tools/che/ddk/ddk --app=/projects/工程名/out/main --app_dir=/projects/工程名/ --umode=MIND --result_dir=/home/huawei/tools/out --peripheral_profiling=nic,dvpp --ai_cpu_profiling=on --ai_core_profiling_mode=sample-based --ai_core_profiling=on --profiling_mode=online5.修改app_dir参数后，会重新检测result_dir参数指定的目录，由于上一次异常操作，导致该文件夹已经创建，需要手动先删除目录。命令启动正常根本原因分析：1、profiling命令行启动的用户错误。2、profiling命令行参数配置错误。3、--app参数必须使用工程名/out/main。结论、解决方案及效果结论：1、profiling命令行启动需要使用非root用户。2、profiling命令行--app_dir参数需要指定可执行文件的上一个目录。3、-app参数必须使用“工程目录+/out/main”类似规定命名执行。解决方案：经验总结、预防措施和规范建议1、  不能多线程运行程序。2、  必须有完整的graph运行过程。3、  非root用户执行。4、  可执行文件命名必须为main，上一级目录命名必须为out。5、  每次运行profiling工程失败，都需要将输出结果目录删除再重新运行。

受美国制裁影响，华为昇腾系列芯片生产会受到影响吗，昇腾系列芯片生产有自己的工艺技术吗

问题现象描述硬件配置：Atlas 300系统版本：ubuntu16.04  C70B020原生模型：tensorflow模型输入size：1x512x512x3，使用aipp配置文件。问题现象：使用架构1.0的YoloV3后处理代码，将ACL推理结果送入后处理代码，结果错误，很多结果明显超出图片范围。同样代码使用原生模型为caffe的，推理结果正确。如下图：图1-1   关键过程、根本原因分析关键过程：1. 后处理代码正确性，将tensorflow推理结果转换为NCHW送入后处理和tensorflow最终结果比较，结果一致。2. 保存送入推理前的YUV数据，查看数据结果，正确，确认解码和resize没有问题。3. 使用caffe原生模型，转换模型后推理+后处理，结果正确。4. 将tensorflow每层结果和ACL推理每层结果对比，相似度几乎为1，证明tensorflow推理没有问题。5. 将tensorflow dump结果送入后处理代码进行推理，得到结果错误。6. 结果和我们的测试结果发生了矛盾，继续讨论每个步骤的细节，发现比较tensorflow和ACL结果时，都保持了原有的NHWC的shape。而我们第一步将tensorflow结果送入后处理时转为了NCHW，第5步提供的tensorflow格式为NHWC。经过确认，ACL架构输出结果的shape与原模型保持一致。而架构1.0将所有输出结果都转换为NCHW格式。我们的后处理代码处理的数据为NCHW格式。7. 将ACL推理结果TransPose为NCHW格式，送入后处理，结果正确。根本原因分析：ACL架构输出结果的shape与原模型保持一致，如原生模型为tensorflow则ACL输出结果Shape为NHWC，原生模型为caffe，则ACL输出结果Shape为NCHW。而架构1.0将所有输出结果都转换为NCHW格式。所以将架构1.0的YoloV3后处理代码迁移到ACL架构，需要对应修改此处。结论：ACL架构输出结果的shape与原模型保持一致，如原生模型为tensorflow则ACL输出结果Shape为NHWC，原生模型为caffe，则ACL输出结果Shape为NCHW。而架构1.0将所有输出结果都转换为NCHW格式。所以将架构1.0的YoloV3后处理代码迁移到ACL架构，需要对应修改此处。解决方案：1、  增加TransPose函数，将tensorflow转换的om使用ACL推理的输出结果Shape转换为NCHW。2、  增加TransPose算子，进行Shape转换。3、  修改后处理代码，将后处理获取的FeatureMap按照NHWC进行处理。经验总结、预防措施和规范建议新老架构代码迁移时需要注意，输出数据的Shape，可能会发生变化。备注另，ACL架构标准模式和老架构下，YoloV3的几种实现方式。原生模型框架架构后处理运行位置输入输出和后处理参考代码备注TensorFlowACLHost侧CPU图片3个NHWC的Featuremap在matrix后处理代码基础上增加TransPose CaffeACLHost侧CPU图片3个NCHW的Featuremapmatrix架构ObjectDetectionCaffeACLAICore图片+ImageInfo检测框位置和置信度等信息ACL ObjectDetection代码算子实现中，按照图片预处理方式为锁定纵横比缩放，这点一定要注意预处理方式保持锁定纵横比，否则结果会有误差TensorFlowmatrixHost侧CPU图片3个NCHW的Featuremapmatrix架构ObjectDetectionCaffematrixHost侧CPU图片3个NCHW的Featuremapmatrix架构ObjectDetection ... 28

请问，mindspore lite 量化推理支持在昇腾上做吗？

乘风破浪的哥哥们来啦！【直播时间】【DevRun开发者沙龙】揭秘大咖加入华为昇腾之旅，直播时间：2020年9月4日 20:00~21:00【直播主题】昇腾三位专家年纪总和130岁: 周斌老师（原Nvidia CUDA Fellow, 山东大学教授，清华大学本硕博），周明耀老师（海康威视资深技术团队负责人、分布式软件技术专家，四本书作者），库俊国教练(阿里加入的20多年资深软件教练)，9月4日晚8点，一起来看看华为昇腾为何有这么大的魅力吸引他们加入！欢迎所有昇腾开发者前来围观～报名本次直播即有机会赢取超级大奖华为WATCH GT2和无线耳机哦！！！【报名入口】欢迎大家点击下面链接或微信扫描二维码报名参加直播！！！报名链接：https://bbs.huaweicloud.com/signup/c791f282595b48f7a131c8d1f56cb4f9报名二维码：【直播地址】官方直播间地址：http://live.vhall.com/234625787直播二维码：【互动有礼】1.报名参加直播2.在本帖中回帖，分享直播感受/评价/学习心得/直播建议等，即有机会赢取论坛互动好礼！3.礼品：华为mini蓝牙音箱     数量：抽取5名幸运之星4.抽奖规则：16%、36%、56%、76%、99%各抽一个优质回复（无效楼层不参与参与，中奖楼层往下一楼层顺眼）5.为了避免刷帖影响公平，活动期间每人最多盖五楼，超过五楼为无效楼层，每人中奖名额为1次，重复则向下一楼顺延。6.与本次活动相关的内容的楼层视为有效楼层，回复其他内容均视为无效楼层。【盖楼活动时间】9月4日-9月8日12:00【礼品展示】华为mini蓝牙音箱 中奖名单已公布，名单上的5位幸运用户请尽快私信版主-rain酱，回复收件信息，领奖截止到9月18日，逾期视为放弃！中奖用户-论坛昵称奖品谭姨华为mini蓝牙音箱Jazzuphw46018172hw87599505TwoDay

如果使用opencv读取一张图片或者解码一段视频，将Mat里面的data作为ACL的输入buffer时，需要注意的是OpenCV对于RGB图像的数据排列方式为HWC，而使用caffe模型转换得到的om模型则是CHW的数据排列。此时可使用opencv里面的split函数将Mat分离成3张单通道图片，再将三段内存拼接作为ACL的输入buffer即可。-----广州鲲鹏+昇腾生态创新中心

昇腾开发者集结令昇腾官方技术交流群已经创建啦， 欢迎大家加入交流， 群号：965804873本群会持续给大家分享最新的一手文档，为大家在昇腾的学习之路提供助力。本群提倡大家在群里畅所欲言，互动互助，互相学习，互相进步！让我们一起努力，一起推动昇腾向前发展！入群二维码：    了解更多，敬请关注：   1. Ascend官方网站：https://www.hiascend.com/2. Ascend官方论坛：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum-726-1.html3. Ascend官方文档中心：https://www.hiascend.com/document4. 昇腾学院视频教程：https://www.hiascend.com/edu/courses

【活动介绍】亲爱的昇腾社区开发者，为了解您在昇腾社区的使用现状，为您创造更好的用户体验，现诚邀您参与本次昇腾社区用户满意度调查活动。点击下方链接或扫描二维码填写问卷，我们将在活动截止一周内抽取部分参与活动的用户送出精美奖品。获奖名单将在昇腾论坛公示，越认真仔细填写问卷的用户，中奖机率越大哦～精美奖品等你来拿～  【活动时间】2020/08/20 - 2020/08/30【问卷入口】点击以下链接：https://huaweikunpeng.wjx.cn/jq/87782214.aspx或扫描以下二维码： 现在就来参加吧～欢迎转发活动信息，推荐更多合适的朋友参加～ 【活动奖品】我们将随机抽取认真完成回答的用户送出精美奖品～奖项奖品名称数量一等奖华为WATCH GT1二等奖华为FREEBUDS 耳机1三等奖京东100元购物卡10 ★奖品发放时间：活动结束后15个工作日内，多谢大家支持～【活动规则】1. 活动时间：2020年8月20日-2020年8月30日2.获奖结果将在活动结束后15个工作日内在公示；我们会通过用户在问卷结尾留的联系方式联系获奖用户发放奖品；3.如用户在活动中存在隐瞒、虚构、作弊、欺诈或通过其他非正常手段规避活动规则、获取不当利益的行为，例如：作弊领取、网络攻击等，昇腾社区有权收回相关权益、取消用户的活动参与资格，撤销违规交易，必要时追究违规用户的法律责任；4.活动名称仅为方便用户理解参考使用，不具有效力，实际活动内容以具体活动规则为准；5.昇腾社区可以根据活动的实际情况对活动规则进行变动或调整，相关变动或调整将公布在活动页面上，并于公布时即时生效；但不影响用户在活动规则调整前已经获得的权益；6.所有参加本活动的用户，均视为认可并同意遵守《华为云用户协议》。

【直播时间】【DevRun开发者沙龙】AI如何实现实景视频导航，直播时间：2020年8月20日 19:00~20:00【直播主题】本次昇腾学院直播学习讲解了图像处理中的上下文建模，并分享了基于Atlas 200 DK的图像开发算法开发实践。报名参加线上直播培训并在本帖中留言的用户均可参与抽奖，有机会赢取华为耳机！【报名入口】点击下面链接或微信扫描二维码报名参加直播！报名链接：https://bbs.huaweicloud.com/signup/74d3bcf9ec854618ad53cded1dee3a4d报名二维码：【直播地址】官方直播间地址：http://live.vhall.com/373175732直播二维码：【互动有礼】1.报名参加直播2.在本帖中回帖，盖楼分享本期直播的学习心得、课后问题、后续内容建议都可3.礼品数量为抽5个走心评论4.为了避免刷帖影响公平，活动期间每人最多盖五楼，超过五楼为无效楼层。【盖楼活动时间】8月20日-8月23日12:00【礼品展示】补充说明：1、“有效楼层”指的是回复内容含直播评价截图/本次直播学习心得/直播课后问题/课程建议等，与本次活动相关的内容的楼层视为有效楼层，回复其他内容均视为无效楼层。2、活动结束后，工作人员将从活动帖子下所有盖楼的用户中抽取各等奖励获奖楼层。获奖楼层=总楼层*中奖百分比。例如：活动结束后总楼层为1000，中奖百分比为96%，则1000*96%=960，即第960楼获奖，其他获奖楼层同理可得。如出现小数点，则四舍五入，例如：活动结束后总楼层为530，中奖百分比为96%，则530*96%=508.8，即第509楼获奖。3、无效楼层不参与中奖，奖励楼层向下一楼层顺延。例如：抽取获奖楼层为第5楼，但5楼为无效楼层，即顺延至第6楼获奖，若依然为无效楼层，则继续顺延，以此类推； 如对本场直播还有任何赛题疑问、技术难题，欢迎跟帖提出，我们会有专门的技术专家为大家答疑解难！活动已结束，中奖名单公布，以下幸运用户请尽快私信版主-rain酱，回复收件信息，领奖截止到9月10日，逾期视为放弃！用户昵称奖品linghz666华为耳机Flower_MaHuahua_1Makise KurisuRichard222