# swap_blocks

【免费下载链接】geGE（Graph Engine）是面向昇腾的图编译器和执行器，提供了计算图优化、多流并行、内存复用和模型下沉等技术手段，加速模型执行效率，减少模型内存占用。 GE 提供对 PyTorch、TensorFlow 前端的友好接入能力，并同时支持 onnx、pb 等主流模型格式的解析与编译。项目地址: https://gitcode.com/cann/ge

产品支持情况

• Atlas A3 训练系列产品/Atlas A3 推理系列产品：支持
• Atlas A2 推理系列产品：支持
• Atlas A2 训练系列产品：不支持

函数功能

对cpu_cache和npu_cache进行换入换出。

对于swap out功能，该接口启用了4个线程执行并行任务；对于swap in功能，该接口启用了1个d2d线程。为了性能稳定，建议进行进程绑核。

swap in功能分为H2D和D2D两个阶段，为了保障性能，该接口申请了4个block大小的buffer用作流水拷贝，所以建议预留出对应的Device内存，防止出现OOM。

函数原型

swap_blocks(src: KvCache, dst: KvCache, src_to_dst: Dict[int, int])

参数说明

调用示例

from llm_datadist import KvCache ... npu_cache = kv_cache_manager.allocate_blocks_cache(npu_cache_desc, npu_cache_key) cpu_cache = KvCache.create_cpu_cache(cpu_cache_desc, cpu_addrs) # cpu_addrs来自创建的cpu tensors # swap in kv_cache_manager.swap_blocks(cpu_cache, npu_cache, {1:2, 3:4}) # swap out kv_cache_manager.swap_blocks(npu_cache, cpu_cache, {1:2, 3:4})

返回值

正常情况下无返回值。

传入数据类型错误，源Cache和目标Cache不匹配情况下会抛出TypeError或ValueError异常。

传入参数为None，会抛出AttributeError异常。

约束说明

无

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