昇腾 NPU 安装说明¶

飞桨框架 NPU 版支持昇腾 NPU 的训练和推理，提供两种安装方式：

通过飞桨官网发布的 wheel 包安装
通过源代码编译安装得到 wheel 包

昇腾 NPU 系统要求¶

要求类型	要求内容
芯片型号	昇腾 910B
操作系统	Linux 操作系统，包括 Ubuntu、KylinV10 等

注意：develop 分支仅支持『昇腾 910B』芯片，如需『昇腾 910』芯片的支持请切换到 release/2.6 分支。查看芯片类型请参考如下命令：

          # 系统环境下运行如下命令，如果有设备列表输出，则表示当前为『昇腾 910』芯片
lspci | grep d801

# 系统环境下运行如下命令，如果有设备列表输出，则表示当前为『昇腾 910B』芯片
lspci | grep d802

运行环境准备¶

推荐使用飞桨官方发布的昇腾 NPU 开发镜像，该镜像预装有昇腾基础软件开发平台（CANN）。

          # 拉取镜像
docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-npu:cann80RC2-ubuntu20-npu-base-x86_64-gcc84 # X86 架构
docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-npu:cann80RC2-ubuntu20-npu-base-aarch64-gcc84 # ARM 架构

         

          # 考如下命令启动容器，ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES 可指定可见的 NPU 卡号
docker run -it --name paddle-npu-dev -v $(pwd):/work \
    --privileged --network=host --shm-size=128G -w=/work \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
    -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
    -e ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3,4,5,6,7" \
    ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-npu:cann80RC2-ubuntu20-$(uname -m)-gcc84 /bin/bash

         

选项说明及可调整参数¶

① `--name paddle-npu-dev`¶

作用：指定容器名称。
可调整：
- 用户可改为其他名称，例如 paddle-npu-test，方便区分不同实验。

② `-v $(pwd):/work`¶

作用：挂载本地目录到容器内 /work 目录。
可调整：
- 可以修改 $(pwd) 为实际路径，例如 -v /data/projects:/work，让容器访问宿主机的数据。

③ `--shm-size=128G`¶

作用：设置共享内存大小，影响数据处理和计算效率。
可调整：
- 若内存有限，可降低，如 --shm-size=32G，但可能影响大规模训练。
- 若训练任务需要更大共享内存，可提高，如 --shm-size=256G。

            # 检查容器内是否可以正常识别昇腾 NPU 设备
npu-smi info

            # 预期得到类似如下的结果
+------------------------------------------------------------------------------------------------+
| npu-smi 23.0.3                   Version: 23.0.3                                               |
+---------------------------+---------------+----------------------------------------------------+
| NPU   Name                | Health        | Power(W)    Temp(C)           Hugepages-Usage(page)|
| Chip                      | Bus-Id        | AICore(%)   Memory-Usage(MB)  HBM-Usage(MB)        |
+===========================+===============+====================================================+
| 0     910B2C              | OK            | 89.9        53                0    / 0             |
| 0                         | 0000:5A:00.0  | 0           0    / 0          3317 / 65536         |
+===========================+===============+====================================================+
| 1     910B2C              | OK            | 93.8        53                0    / 0             |
| 0                         | 0000:29:00.0  | 0           0    / 0          3316 / 65536         |
+===========================+===============+====================================================+
+---------------------------+---------------+----------------------------------------------------+
| NPU     Chip              | Process id    | Process name             | Process memory(MB)      |
+===========================+===============+====================================================+
| No running processes found in NPU 0                                                            |
+===========================+===============+====================================================+
| No running processes found in NPU 1                                                            |
+===========================+===============+====================================================+

           

安装飞桨框架¶

安装方式一：wheel 包安装¶

昇腾支持插件式安装，需先安装飞桨 CPU 安装包，再安装飞桨 NPU 插件包。在启动的 docker 容器中，执行以下命令：

           # 先安装飞桨 CPU 安装包
pip install paddlepaddle -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu

# 再安装飞桨 NPU 插件包
pip install paddle-custom-npu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/npu

⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.0-rc 版本。

安装方式二：源代码编译安装¶

在启动的 docker 容器中，先安装飞桨 CPU 安装包，再下载 PaddleCustomDevice 源码编译得到飞桨 NPU 插件包。

           # 下载 PaddleCustomDevice 源码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice

# 进入硬件后端(昇腾 NPU)目录
cd PaddleCustomDevice/backends/npu

# 先安装飞桨 CPU 安装包
pip install paddlepaddle -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu

# 执行编译脚本 - submodule 在编译时会按需下载
bash tools/compile.sh

# 飞桨 NPU 插件包在 build/dist 路径下，使用 pip 安装即可
pip install build/dist/paddle_custom_npu*.whl

          

⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.0-rc 版本。

基础功能检查¶

安装完成后，在 docker 容器中输入如下命令进行飞桨基础健康功能的检查。

          # 检查当前安装版本
python -c "import paddle_custom_device; paddle_custom_device.npu.version()"

          # 预期得到如下输出结果
version: 0.0.0
commit: 147d506b2baa1971ab47b4550f0571e1f6b201fc
cann: 8.0.RC2
....

         

          # 飞桨基础健康检查
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"

          # 预期得到输出如下
Running verify PaddlePaddle program ...
PaddlePaddle works well on 1 npu.
PaddlePaddle works well on 8 npus.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

         

如何卸载¶

请使用以下命令卸载 Paddle:

pip uninstall paddlepaddle paddle-custom-npu

常见问题解决¶

CANN-8.0.RC2 对 numpy 和 opencv 部分版本不支持，建议安装指定版本

          python -m pip install numpy==1.26.4
python -m pip install opencv-python==3.4.18.65

arm 机器上需要设置环境变量（x86 环境无需设置）

          # 解决 libgomp 在 arm 机器上报错
# "libgomp cannot allocate memory in static TLS block"
export LD_PRELOAD=/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1:$LD_PRELOAD

         