模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备

本申请实施例提供一种模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备，包括：在模型训练中，先获取任一个NPU频率调控的调控延迟，多个NPU顺序处理多批次任务。接着将调控延迟与调控延迟阈值对比，得到比较结果。若调控延迟大于阈值，就让每个NPU依次处理多批次任务，且在前向传播阶段对至少一个NPU处理的至少一批次任务降频。要是调控延迟小于或等于阈值，在模型训练的前向传播阶段，仍让每个NPU依次处理多批次任务；到反向传播阶段，则控制每个NPU间隔处理多批次任务。同时，在前向和反向传播阶段，都对至少一个NPU处理的至少一批次任务进行降频。这种根据NPU频率调控延迟在模型训练不同阶段自适应降频的方式，能有效提高能效。