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mindspore1.3 ASCEND910
问题描述：
使用CTCLoss训练LSTM模型，在ASCEND上性能很差，单步约5400ms,对照着mindspore代码改的torch代码在V100上的速度为单步2800ms
mindspore代码在GPU上速度较快，单步约700多ms，要快于torch
性能截图：
PR链接：
https://gitee.com/mindspore/models/pulls/705#note_7867944
profile数据网盘链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/16escCj-WvRVPpHVT_n24zA
提取码：tuch
//mindspore-assistant
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/mindspore-assistant
问题已经转给mindspore开发人员，请耐心等待，谢谢
Ascend算子性能问题，我们统一规划在22年能解决
建议使用最新的master版本再试试。R1.3已经是比较老的版本了。同时BatchSize要使用16的倍数。
如果master版本也有性能问题，我们会统一规划在22年解决。
1.5.1版本性能依旧很差。batch size设置为64
DynamicRNN所有input的shape和dtype是什么？贴上来看看。
抱歉，一直忘了看，dynamic rnn包括两个输入，一个是feature（输入向量），shape为[128,1555,39],dtype为float32,另一个是masks(掩码），shape为[128,1555,256],dtype为float32
@sdau20171754 能回答下liangchenghui的问题吗？ 否则问题没法进一步看
看输入的shape, seq_length应该是1555，padding成16的倍数试一下
@sdau20171754 你好，这个问题解决了吗
Shawny
成员
您好，由于问题单时间较长可能会有版本gap暂时关闭，如您尝试新版本仍无法解决，可以反馈下具体信息，并将ISSUE状态修改为WIP，我们这边会进一步跟踪，谢谢
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