【寒武纪硬件产品型号】：MLU270、

【使用操作系统】：ubuntu

【使用驱动版本】：v4.20.6

【使用AI框架】：Pytorch

【操作步骤】：

我在使用MLU270生成MLU220的离线模型时遇到了问题，具体如下：

设置corenum为1时正确生成，设置为4时报错。报错信息如下。

【出错信息】

2022-08-03 17:06:13.454164: [cnrtError] [1625578] [Card : 3] Error occurred in cnrtSyncQueue during calling driver interface.
2022-08-03 17:06:13.454187: [cnrtError] [1625578] [Card : 3] Return value is 441, MLU_ERROR_WRITE_NRAM_OVERFLOW, means that "mlu write nram overflow"
2022-08-03 17:06:13.454199: [cnrtError] [1625578] [Card : 3] mlu unfinished!
for more information, please use core dump analysis tools
[ERROR][/pytorch/catch/torch_mlu/csrc/aten/device/queue.h][line:82][syncQueue][thread:139989039994688][process:1625578]: 
CNRT error: Errors occurred from driver functions that are returned via CNRT. See the detailed error messages on the screen. 
Traceback (most recent call last):
  File "../mlu_foward.py", line 499, in <module>
    main(opt)
  File "../mlu_foward.py", line 484, in main
    run(**vars(opt))
  File "/torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 49, in decorate_no_grad
    return func(*args, **kwargs)
  File "../mlu_foward.py", line 209, in run
    model = torch.jit.trace(model, trace_input.to(ct.mlu_device()), check_trace=False)
  File "/torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/jit/__init__.py", line 858, in trace
    check_tolerance, _force_outplace, _module_class)
  File "/torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/jit/__init__.py", line 997, in trace_module
    module._c._create_method_from_trace(method_name, func, example_inputs, var_lookup_fn, _force_outplace)
  File "/torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 539, in __call__
    result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
  File "/torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 525, in _slow_forward
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/workdir/YOLOv5MLU/models/yolo.py", line 148, in forward
    return self._forward_once(x, profile, visualize)  # single-scale inference, train
  File "/workdir/YOLOv5MLU/models/yolo.py", line 171, in _forward_once
    x = m(x)  # run
  File "/torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 539, in __call__
    result = self._slow_forward(*input, **kwargs)
  File "/torch/venv3/pytorch/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 525, in _slow_forward
    result = self.forward(*input, **kwargs)
  File "/workdir/YOLOv5MLU/models/yolo.py", line 71, in forward
    maxboxnum)
ValueError: To do for CPU

【出错脚本】

ct.set_core_number(core_number)
ct.set_core_version(mcore)
ct.set_input_format(input_format)

if jit:
    ct.save_as_cambricon(model_name)
    # trace network
    if gray:
        trace_input = torch.randn(batch_size, 1, 540, 960).float()
    else:
        trace_input = torch.randn(batch_size, 3, 540, 960).float()
model = torch.jit.trace(model, trace_input.to(ct.mlu_device()), check_trace=False)

if save_offline_model:
    ct.save_as_cambricon(model_name)
    model(trace_input.to(ct.mlu_device()))
    ct.save_as_cambricon("")
    exit(0)