随着AI应用场景的多样化发展，开发者常需将已在GPU或CPU上训练好的小模型迁移至昇腾NPU上进行推理部署。然而，由于不同硬件平台在算子实现、数据类型支持等方面的差异，模型迁移后可能出现精度下降的问题。本文系统性地介绍了一套从整体输出比对到逐算子排查的精度定位方法论，并提供了常见精度问题的解决方案，帮助开发者高效完成模型迁移与精度调优。

随着AI应用场景的多样化发展，开发者常需将已在GPU或CPU上训练好的小模型迁移至昇腾NPU上进行推理部署。然而，由于不同硬件平台在算子实现、数据类型支持等方面的差异，模型迁移后可能出现精度下降的问题。本文系统性地介绍了一套从整体输出比对到逐算子排查的精度定位方法论，并提供了常见精度问题的解决方案，帮助开发者高效完成模型迁移与精度调优。