import torch_mlu.core.mlu_model as ct
ct.set_device(0)// 当前设备0卡使用默认Queue计算
x = torch.randn((64, 128, 24, 24), dtype=torch.float32)
x_mlu = x.to(torch.device('mlu'))out = torch.abs(x_mlu)...// 设定MLU 1卡的Queue进行计算
with torch_mlu.core.mlu_model.Queue(1):
x = torch.randn((64, 128, 24, 24), dtype=torch.float32)
x_mlu = x.to(torch.device('mlu'))
out = torch.abs(x_mlu)...// 设定MLU 2卡的Queue进行计算with torch_mlu.core.mlu_model.Queue(0):
x = torch.randn((64, 128, 24, 24), dtype=torch.float32)
x_mlu = x.to(torch.device('mlu'))
out = torch.abs(x_mlu)...

您好，我查看了pytorch中的任务调度的示例，这个示例支持的是多个MLU270加速卡上完成任务的调度，我希望在一个MUL270上，实现不同的任务通过指定不同的执行类型（如使用1核的任务和使用4核的任务并行执行），不知是否能通过python代码实现，还是需要异构编成来实现，是否有示例可以参考一下呢？