| ## Ascend 确定性计算 | |
| ## 问题分析 | |
| 在训练过程中，各类随机因素会使得每次实验的训练过程并不完全一致，从而影响其LOSS曲线、性能曲线等无法完全重合。 | |
| 然而，在重复实验与对比实验中有时需要确定性的计算结果，保证结果的可复现性。 | |
| ## 解决方案 | |
| 为满足上述需求，引入了“确定性计算”功能，允许用户通过昇腾(Ascend)芯片确保多次训练结果的一致性，从而帮助性能调优、对照实验等工作。 | |
| ## 使用场景 | |
| 需要进行性能对比、特定场景复现时。 | |
| ## 使用方法 | |
| 要启用此功能，在脚本中加入`--npu-deterministic`即可。 | |
| ## 使用效果 | |
| 通过确定性计算功能，可保证同参数下多次实验具有相同的实验结果。 |