cait_xxs36_384_fb_dist on Ascend NPU
1. 简介
- 模型来源: cait_xxs36_384_fb_dist
- 适配状态: SUCCESS
- 适配时间: 2026-05-19 11:11:19
2. 验证环境
| 组件 | 版本 |
|---|
| torch | 2.9.0 |
| torch-npu | 2.9.0.post1 |
| CANN | 8.5.1 |
| NPU | Ascend 910B4 |
| OS | Ubuntu 22.04.5 LTS (aarch64) |
| Python | 3.11.14 |
3. 精度评测
✅ NPU vs CPU 精度对比
| 指标 | 数值 |
|---|
| Cosine Similarity | 0.999982 |
| Max Absolute Error | 0.019058 |
| 精度误差 | 0.01% |
| 是否满足要求 | 是（< 1%）✅ |
4. 性能
5. 推理输出证据
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模型: cait_xxs36_384_fb_dist
时间: 2026-05-19 11:00:23
设备: Ascend NPU (npu:0)
============================================================
=== cait_xxs36_384.fb_dist_in1k ===
Dtype: torch.float32
--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-1.0368256568908691, -0.02082391455769539, 0.8200302124023438, 1.5373752117156982, 1.6065309047698975]
推理时间: 1092.55ms
--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 1000])
输出前5值: [-1.034077763557434, -0.020522139966487885, 0.8250537514686584, 1.549049735069275, 1.6207616329193115]
推理时间: 27.71ms
=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 0.999907
Max Absolute Error: 0.033672
Relative Error: 0.085439
✓ NPU 适配通过
6. 复现步骤
# 环境准备
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
# 运行推理
python3 inference.py --device npu:0
7. 评测材料
| 材料 | 文件 |
|---|
| 推理脚本 | inference.py |
| 精度报告 | report.json |
| 截图证据 | screenshots/ |
贡献者: xujiashuai | 赛道: 模型适配赛道 | 时间: 2026-05-19 11:11:19
