SS928V100（Hi3403V100）ATC模型转换工具踩坑实录

SS928V100（Hi3403V100）ATC模型转换工具踩坑实录

SVP_NNN和NNN错误深度解析与解决方案（Linux版）

欢迎来到SS928V100 ATC模型转换踩坑记录！本文将带你深入了解在Linux系统下使用ATC工具时遇到的Hi3403V100 SVP_NNN和NNN错误解决方法，是一篇详细的Linux ATC工具教程，小白也能看懂。

1. 背景与环境准备

SS928V100（Hi3403V100）是华为海思的AI芯片，ATC（Ascend Tensor Compiler）是将其它框架模型转换为.om离线模型的工具。本文基于Ubuntu 20.04，CANN 6.0.1版本。

2. 基础转换命令

假设我们有一个ResNet50的ONNX模型，转换命令如下：

    atc --model=resnet50.onnx --framework=5 --output=resnet50 --input_shape="input:1,3,224,224" --soc_version=Ascend310  

正常情况下会生成resnet50.om文件。

3. 踩坑点1：SVP_NNN内存分配错误

在执行转换时，可能会遇到类似错误：E10001: SVP_NNN memory allocation failed. Request size: xxx MB。这是由于ATC在分配设备内存时超出限制。解决方案：

• 减小batch size，例如将--input_shape中的batch从1改为更小（如1）其实已经是1，可以尝试动态batch？或者减少输入尺寸。
• 增加--memory参数，例如--memory=4096（单位MB）。
• 检查系统swap和物理内存，确保足够。

修改后的命令：atc --model=resnet50.onnx --framework=5 --output=resnet50 --input_shape="input:1,3,224,224" --soc_version=Ascend310 --memory=4096。

4. 踩坑点2：NNN算子不支持错误

如果模型中有ATC不支持的算子，会报NNN: Unsupported op type "SomeOp"。此时需要：

• 查看CANN支持的算子列表：atc --help或查阅文档。
• 升级CANN版本以获得更多算子支持。
• 对于自定义算子，需要开发插件或使用--op_name_map映射。

例如，遇到不支持的"Gelu"算子，可以尝试替换为其他激活函数，或者使用更高版本的CANN。

5. 总结

通过本文的SS928V100 ATC模型转换踩坑记录，我们学习了如何处理Hi3403V100 SVP_NNN和NNN错误，希望这篇Linux ATC工具教程能帮助你顺利转换模型。更多问题欢迎交流！