diff --git "a/docs/zh/PyTorch\347\275\221\347\273\234\346\250\241\345\236\213\347\247\273\346\244\215&\350\256\255\347\273\203\346\214\207\345\215\227/PyTorch\347\275\221\347\273\234\346\250\241\345\236\213\347\247\273\346\244\215&\350\256\255\347\273\203\346\214\207\345\215\227.md" "b/docs/zh/PyTorch\347\275\221\347\273\234\346\250\241\345\236\213\347\247\273\346\244\215&\350\256\255\347\273\203\346\214\207\345\215\227/PyTorch\347\275\221\347\273\234\346\250\241\345\236\213\347\247\273\346\244\215&\350\256\255\347\273\203\346\214\207\345\215\227.md"
index b6b81b80e9786c3b99052e2e6404510efff49285..60473cd2ed26bc1a4f1d685880bde54095a9890c 100644
--- "a/docs/zh/PyTorch\347\275\221\347\273\234\346\250\241\345\236\213\347\247\273\346\244\215&\350\256\255\347\273\203\346\214\207\345\215\227/PyTorch\347\275\221\347\273\234\346\250\241\345\236\213\347\247\273\346\244\215&\350\256\255\347\273\203\346\214\207\345\215\227.md"
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@@ -60,6 +60,7 @@
- [单算子dump方法](#单算子dump方法.md)
- [常用环境变量说明](#常用环境变量说明.md)
- [dump op方法](#dump-op方法.md)
+ - [编译选项设置](#编译选项设置.md)
- [安装7.3.0版本gcc](#安装7-3-0版本gcc.md)
- [编译安装hdf5](#编译安装hdf5.md)
- [FAQ](#FAQ.md)
@@ -3215,7 +3216,9 @@ for group in [2, 4, 8]:
- **[常用环境变量说明](#常用环境变量说明.md)**
-- **[dump op方法](#dump-op方法.md)**
+- **[dump op方法](#dump-op方法.md)**
+
+- **[编译选项设置](#编译选项设置.md)**
- **[安装7.3.0版本gcc](#安装7-3-0版本gcc.md)**
@@ -3458,6 +3461,47 @@ torch.npu.finalize_dump()
2. 将改造后的训练脚本在CPU上进行训练，屏幕会打印相关算子信息。
+编译选项设置
+
+用于配置算子编译过程中的属性，可用于提升性能，通过ACL接口实现。用法及解释如下：
+
+```
+ import torch
+ option = {key: val}
+ torch.npu.set_option(option) # 以dict方式进行设置
+
+ 其中key可选值和对应的含义如下：
+ ACL_OP_SELECT_IMPL_MODE, //选择算子是高精度实现还是高性能实现
+ ACL_OPTYPELIST_FOR_IMPLMODE, //列举算子类型的列表，该列表中的算子使用ACL_OP_SELECT_IMPL_MODE指定的模式
+ ACL_OP_DEBUG_LEVEL, //TBE算子编译debug功能开关
+ ACL_DEBUG_DIR, //保存模型转换、网络迁移过程中算子编译生成的调试相关过程文件的路径，包括算子.o/.json/.cce等文件。
+ ACL_OP_COMPILER_CACHE_MODE, //算子编译磁盘缓存模式
+ ACL_OP_COMPILER_CACHE_DIR, //算子编译磁盘缓存的目录
+
+ key对应的val值解释和可设置值如下：
+ ACL_OPTYPELIST_FOR_IMPLMODE： 用于选择算子是高精度实现还是高性能实现。如果不配置该编译选项，默认采用high_precision。
+ high_precision：表示网络模型中所有算子选择高精度实现。
+ high_performance：表示网络模型中所有算子选择高性能实现。
+
+ ACL_OP_DEBUG_LEVEL：用于配置TBE算子编译debug功能开关。
+ 0：不开启算子debug功能。在执行atc命令当前路径算子编译生成的kernel_meta文件夹中不保留.o（算子二进制文件）和.json文件（算子描述文件）。
+ 1：开启算子debug功能，在执行atc命令当前路径算子编译生成的kernel_meta文件夹中生成TBE指令映射文件（算子cce文件*.cce和python-cce映射文件*_loc.json），用于后续工具进行AICore Error问题定位。
+ 2：开启算子debug功能，在执行atc命令当前路径算子编译生成的kernel_meta文件夹中生成TBE指令映射文件（算子cce文件*.cce和python-cce映射文件*_loc.json），并关闭编译优化开关并且开启ccec调试功能（ccec编译器选项设置为-O0-g），用于后续工具进行AICore Error问题定位。
+ 3：不开启算子debug功能，在执行atc命令当前路径算子编译生成的kernel_meta文件夹中保留.o（算子二进制文件）和.json文件（算子描述文件）。
+ 4：不开启算子debug功能，在执行atc命令当前路径算子编译生成的kernel_meta文件夹中保留.o（算子二进制文件）和.json文件（算子描述文件），生成TBE指令映射文件（算子cce文件*.cce）和UB融合计算描述文件（{$kernel_name}_compute.json）。
+
+ ACL_DEBUG_DIR：用于配置保存模型转换、网络迁移过程中算子编译生成的调试相关过程文件的路径，包括算子.o/.json/.cce等文件。
+
+ ACL_OP_COMPILER_CACHE_MODE：用于配置算子编译磁盘缓存模式。该编译选项需要与ACL_OP_COMPILER_CACHE_DIR配合使用。
+ enable：表示启用算子编译缓存。
+ disable：表示禁用算子编译缓存。
+ force：表示强制刷新缓存，即先删除已有缓存，再重新编译并加入缓存。当用户的python或者依赖库等发生变化时，需要指定为force用于清理已有的缓存。
+
+ ACL_OP_COMPILER_CACHE_DIR：用于配置算子编译磁盘缓存的目录。该编译选项需要与ACL_OP_COMPILER_CACHE_MODE配合使用。
+
+```
+
+
安装7.3.0版本gcc
以下步骤请在root用户下执行。