软件安装

版本配套表

为了便于用户理解和选择合适的MindSpeed版本，我们提供了详细的版本配套表，如表1所示。

该表详细列出了MindSpeed版本与对应的PyTorch、Ascend Extension for PyTorch版本及CANN版本之间的匹配关系，确保用户能够根据自身软件环境准确选择相匹配的版本，以实现最优的性能与功能支持。其中，Ascend Extension for PyTorch（即torch_npu插件）版本号采用{PyTorch版本}-{昇腾版本}命名规则，前者为Ascend Extension for PyTorch匹配的PyTorch版本，后者用于匹配CANN版本。

安装操作

1. 安装依赖。

   表2 依赖列表

   依赖软件	软件版本
   昇腾NPU驱动	建议您下载并安装左侧软件栈的最新版本，具体请参见《CANN 软件安装指南》。
   昇腾NPU固件
   Toolkit（开发套件）
   Kernels（算子包）
   NNAL（Ascend Transformer Boost加速库）
   PyTorch	建议您下载并安装左侧软件栈的最新版本，具体可参考《Ascend Extension for PyTorch 配置与安装》。
   torch_npu插件
   apex

2. 下载MindSpeed源码。

   git clone -b 1.0.RC2 https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git

3. 安装MindSpeed。
   

   如有旧版本MindSpeed，请先卸载，再进行安装操作。

   pip install -e MindSpeed

   如需使用ATB（Ascend Transformer Boost）算子，请在安装前添加环境变量ENABLE_ATB=1，例如：

   ENABLE_ATB=1 pip install -e MindSpeed

4. 获取Megatron-LM并指定commit id。

   git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM.git
   cd Megatron-LM
   git checkout core_r0.6.0