在基于950PR环境的多卡并行训练场景中，使用PyTorch框架调用NPU通信算子进行模型参数同步是常见需求。为验证通信算子在高并发下的稳定性与性能表现，需在8张NPU卡上并行执行指定时长的通信任务。然而，在实际测试过程中，部分卡在规定时间结束后未能及时退出，导致整体任务因同步超时而失败，影响了测试用例的可靠性与可重复性。本文针对该问题展开分析，并提出有效的解决方案。import os# ---

在基于950PR环境的多卡并行训练场景中，使用PyTorch框架调用NPU通信算子进行模型参数同步是常见需求。为验证通信算子在高并发下的稳定性与性能表现，需在8张NPU卡上并行执行指定时长的通信任务。然而，在实际测试过程中，部分卡在规定时间结束后未能及时退出，导致整体任务因同步超时而失败，影响了测试用例的可靠性与可重复性。本文针对该问题展开分析，并提出有效的解决方案。import os# ---

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