您好，请问是否可以提供相关命令/截图/报错信息等，以便进行相关开发同学进行复现，谢谢～

您好，请问是否可以提供相关命令/截图/报错信息等，以便进行相关开发同学进行复现，谢谢～

编译并安装paddlecustomdevice中的mlu后端，并在runtime.cc文件中的SetDevice接口加入std::cout << "-----------device id:" << device->id << std::endl;以打印device信息，执行paddlenlp的llama pretrain脚本，开启tp、pp训练，终端输出的device id一直为0

您好，请问是否可以提供相关命令/截图/报错信息等，以便进行相关开发同学进行复现，谢谢～

运行llama脚本如下
set -x
unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
export MLU_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3"
task_name="llama_hybrid"
rm -rf output/$task_name/
rm -rf "output/$task_name""_log"
export PADDLE_DISTRI_BACKEND="xccl"
export PADDLE_XCCL_BACKEND=mlu

PYTHONPATH=../:$PYTHONPATH
python -u -m paddle.distributed.launch
--devices "0,1,2,3"
--log_dir "output/$task_name""_log"
run_pretrain.py
--model_name_or_path "facebook/llama-7b"
--tokenizer_name_or_path "facebook/llama-7b"
--input_dir "/workspace/llm-pretrain-data"
--output_dir "output/$task_name"
--split 949,50,1
--tensor_parallel_degree 2
--pipeline_parallel_degree 2
--max_seq_length 1024
--per_device_train_batch_size 1
--per_device_eval_batch_size 1
--use_flash_attention 0
--use_fused_rms_norm 0
--fp16 false
--fp16_opt_level "O0"
--scale_loss 1024
--learning_rate 0.0001
--min_learning_rate 0.00001
--max_steps 200
--save_steps 5000
--weight_decay 0.01
--warmup_ratio 0.01
--max_grad_norm 1.0
--logging_steps 5
--dataloader_num_workers 1
--eval_steps 1000
--report_to "visualdl"
--disable_tqdm true
--continue_training 0
--recompute 1
--do_train
--do_eval
--device "mlu"
--data_impl "mmap"
--gradient_accumulation_steps 16
--sequence_parallel 1
--pipeline_parallel_config disable_partial_send_recv \

您好，您可以在作业运行的同时，输入cnmon的命令查看0-3号卡是否正常运行吗？

如果正常被占用的话，性能分析可以使用飞桨的原生Profiler，MLU在适配Paddle时候有通过 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice/blob/develop/backends/mlu/runtime/runtime.cc#L982 这里定义的profiler接口支持飞桨的原生Profiler。

飞桨原生Profiler的使用可以查看文档 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/profiler/Profiler_cn.html#profiler 里面的使用说明，代码修改可以这个PR PaddlePaddle/PaddleCustomDevice#785 的样例代码，将其中的代码参考如下修改即可。

profiler = profiler.Profiler(targets=[profiler.ProfilerTarget.CUSTOM_DEVICE], custom_device_types=['mlu'])