快速安装CANN

安装流程

在昇腾AI处理器上搭建CANN开发&运行环境的流程如下图所示：

图1 CANN开发运行环境搭建流程

本节以Atlas 800 训练服务器（型号：9010）为例，指导用户在昇腾AI处理器上快速搭建CANN开发运行环境的详细流程。其他场景的安装步骤类似，详细操作的可参见《CANN软件安装指南》。

检查环境

在昇腾平台上进行开发运行环境搭建前，首先需要检查安装环境的NPU（Neural-Network Processing Unit，神经网络处理器单元，此处NPU指昇腾AI处理器）是否正常在位。

以Atlas 800 训练服务器（型号：9010）为例，执行lspci | grep d801命令检查NPU是否正常在位，如果服务器上有N路NPU，回显N行含“d801”字段，则表示NPU正常在位。

3d:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Device d801 (rev 20)
3e:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Device d801 (rev 20)
60:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Device d801 (rev 20)
61:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Device d801 (rev 20)
b1:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Device d801 (rev 20)
b2:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Device d801 (rev 20)
da:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Device d801 (rev 20)
db:00.0 Processing accelerators: Huawei Technologies Co., Ltd. Device d801 (rev 20)

准备软件包

下载NPU驱动和固件包以及配套版本的CANN开发套件包。下载本软件即表示您同意华为企业业务最终用户许可协议（EULA）的条款和条件。

其中<soc_version>代表昇腾AI处理器的型号。

安装驱动和固件

1. 以root用户登录待安装环境，将驱动和固件包上传至安装环境的任意目录（如“/home/package”）。
2. 创建驱动运行用户HwHiAiUser。

   groupadd -g 1000 HwHiAiUser
   useradd -g HwHiAiUser -u 1000 -d /home/HwHiAiUser -m HwHiAiUser -s /bin/bash

3. 增加对软件包的可执行权限。

   chmod +x Ascend-hdk-<soc_version>-npu-driver_23.0.0_linux-x86-64.run
   chmod +x Ascend-hdk-<soc_version>-npu-firmware_7.1.0.3.220.run

4. 执行如下命令，校验安装包的一致性和完整性。

   ./Ascend-hdk-<soc_version>-npu-driver_23.0.0_linux-x86-64.run --check
   ./Ascend-hdk-<soc_version>-npu-firmware_7.1.0.3.220.run --check

5. 执行如下命令安装驱动。

   ./Ascend-hdk-<soc_version>-npu-driver_23.0.0_linux-x86-64.run --full --install-for-all

   出现类似如下回显信息，说明安装成功。

   Driver package installed successfully!

   您还可以通过执行npu-smi info命令查看，出现类似如下信息，说明驱动加载成功。

   图2 回显示例
   
6. 执行如下命令安装固件。

   ./Ascend-hdk-<soc_version>-npu-firmware_7.1.0.3.220.run --full

   出现类似如下回显信息，说明安装成功。

   Firmware package installed successfully! Reboot now or after driver installation for the installation/upgrade to take effect

7. 驱动和固件安装完成后，重启系统。

   reboot

安装CANN

驱动固件安装完成后，就可以进行CANN软件包的安装了，本节以在昇腾AI处理器上安装开发套件包为例，介绍CANN软件安装的步骤。CANN开发套件包包含开发应用程序所需的库文件、开发辅助工具等，安装之后开发者可进行应用及自定义算子的开发。需要注意CANN开发套件包安装过程需要安装相关依赖，请确保安装环境能够连接外部网络，并已配置软件源，以下以root用户操作为例。

1. 安装第三方依赖。
   • Ubuntu系统（Debian、UOS20、Linux等系统操作一致）：

     apt-get install -y gcc g++ make cmake zlib1g zlib1g-dev openssl libsqlite3-dev libssl-dev libffi-dev unzip pciutils net-tools libblas-dev gfortran libblas3

   • openEuler系统（EulerOS、CentOS、BCLinux等系统操作一致）：

     yum install -y gcc gcc-c++ make cmake unzip zlib-devel libffi-devel openssl-devel pciutils net-tools sqlite-devel lapack-devel gcc-gfortran

2. 安装Python。

   可执行如下命令检查系统是否安装满足要求的python开发环境（要求python3.7.5~3.7.11、python3.8.0~3.8.11、python3.9.0~3.9.7和python3.10.0~3.10.12）。

   python3 --version
   pip3 --version

   如果返回信息满足Python版本要求，则直接进入下一步，若不满足请参考《CANN软件安装指南》中的“安装开发环境 > 安装依赖”根据对应的操作系统安装python。

   

   若您后续需要安装PyTorch 2.0.1或者PyTorch 2.1.0版本的AI框架，您的python版本需要为python3.8.0~3.8.11、python3.9.0~3.9.7或python3.10.0~3.10.12，python3.7.5~3.7.11环境仅支持安装PyTorch 1.11.0。

3. 安装相关依赖。

   pip3 install attrs numpy decorator sympy cffi pyyaml pathlib2 psutil protobuf scipy requests absl-py wheel typing_extensions

4. 安装CANN开发套件包。
   1. 将CANN开发套件包上传至安装环境的任意目录，执行如下命令增加对软件包的可执行权限。

      chmod +x Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha003_linux-x86_64.run

   2. 执行如下命令校验软件包的一致性和完整性。

      ./Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha003_linux-x86_64.run --check

   3. 执行如下命令安装CANN开发套件包。

      ./Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha003_linux-x86_64.run --install

      用户需签署华为企业业务最终用户许可协议（EULA）后进入安装流程，根据回显页面输入y或Y接受协议，输入其他任意字符为拒绝协议，确认接受协议后开始安装。安装完成后，若显示如下信息，则说明软件安装成功。

      [INFO] Ascend-cann-toolkit install success

   4. 配置CANN环境变量。

      source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

安装AI框架

本节以安装PyTorch深度学习框架为例进行介绍，开发者需要安装PyTorch框架以及昇腾提供的PyTorch Adapter插件。

以下为操作系统架构为x86_64、python版本为3.8.x的环境下，安装PyTorch 1.11.0的操作步骤，其他场景请参考《CANN软件安装指南》中的“安装PyTorch”章节。

1. 下载并安装官方1.11.0版本torch包。

   # 下载官方torch包
   wget https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.11.0%2Bcpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
   # 安装官方torch包
   pip3 install torch-1.11.0+cpu-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

2. 安装pytorch插件
   1. 下载昇腾提供的1.11.0版本的PyTorch插件包源码。

      git clone -b v6.0.RC1.alpha003-pytorch1.11.0 https://gitee.com/ascend/pytorch.git
      cd pytorch    

   2. 编译生成二进制安装包。

      # 指定Python版本编包方式，以Python3.8为例，其他Python版本请使用 --python=3.9或--python3.10
      bash ci/build.sh --python=3.8

   3. 安装pytorch/dist目录下生成的插件torch_npu包，如果使用非root用户安装，需要在命令后加--user。

      # 请用户根据实际情况更改命令中的torch_npu包名
      pip3 install --upgrade dist/torch_npu-1.11.0.post4-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

3. 安装后验证。

   执行如下命令，验证是否可正常导入PyTorch以及PyTorch Adapter的python库，若返回True则说明安装成功。

   python3 -c "import torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())"

4. 安装PyTorch扩展库torchvision，用于处理计算机视觉相关任务。

   pip3 install torchvision==0.12.0