飞桨框架ROCm版安装说明¶
飞桨框架ROCm版支持基于海光CPU和DCU的Python的训练和原生预测，当前支持的ROCm版本为4.0.1, Paddle版本为2.1.0，提供两种安装方式：
通过预编译的wheel包安装
通过源代码编译安装
安装方式一：通过wheel包安装¶
注意：当前仅提供基于 CentOS 7.8 & ROCm 4.0.1 的 docker 镜像，与 Paddle 2.1.0 & Python 3.7 的 wheel 安装包。
第一步：准备 ROCm 4.0.1 运行环境 (推荐使用Paddle镜像)
可以直接从Paddle的官方镜像库拉取预先装有 ROCm 4.0.1 的 docker 镜像，或者根据 ROCm安装文档 来准备相应的运行环境。
# 拉取镜像
docker pull paddlepaddle/paddle:latest-dev-rocm4.0-miopen2.11
# 启动容器，注意这里的参数，例如shm-size, device等都需要配置
docker run -it --name paddle-rocm-dev --shm-size=128G \
--device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video \
--cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined \
paddlepaddle/paddle:latest-dev-rocm4.0-miopen2.11 /bin/bash
# 检查容器是否可以正确识别海光DCU设备
rocm-smi
# 预期得到以下结果：
======================= ROCm System Management Interface =======================
================================= Concise Info =================================
GPU Temp AvgPwr SCLK MCLK Fan Perf PwrCap VRAM% GPU%
0 50.0c 23.0W 1319Mhz 800Mhz 0.0% auto 300.0W 0% 0%
1 48.0c 25.0W 1319Mhz 800Mhz 0.0% auto 300.0W 0% 0%
2 48.0c 24.0W 1319Mhz 800Mhz 0.0% auto 300.0W 0% 0%
3 49.0c 27.0W 1319Mhz 800Mhz 0.0% auto 300.0W 0% 0%
================================================================================
============================= End of ROCm SMI Log ==============================
第二步：下载 Python3.7 wheel 安装包
pip install paddlepaddle-rocm==2.1.0.rocm401.miopen211 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html
第三步：验证安装包
安装完成之后，运行如下命令。如果出现 PaddlePaddle is installed successfully!，说明已经安装成功。
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
安装方式二：通过源码编译安装¶
注意：当前 Paddle 只支持 CentOS 7.8 & ROCm 4.0.1 编译环境，且根据 ROCm 4.0.1 的需求，支持的编译器为 devtoolset-7。
第一步：准备 ROCm 4.0.1 编译环境 (推荐使用Paddle镜像)
可以直接从Paddle的官方镜像库拉取预先装有 ROCm 4.0.1 的 docker 镜像，或者根据 ROCm安装文档 来准备相应的运行环境。
# 拉取镜像
docker pull paddlepaddle/paddle:latest-dev-rocm4.0-miopen2.11
# 启动容器，注意这里的参数，例如shm-size, device等都需要配置
docker run -it --name paddle-rocm-dev --shm-size=128G \
--device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video \
--cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined \
paddlepaddle/paddle:latest-dev-rocm4.0-miopen2.11 /bin/bash
# 检查容器是否可以正确识别海光DCU设备
rocm-smi
# 预期得到以下结果：
======================= ROCm System Management Interface =======================
================================= Concise Info =================================
GPU Temp AvgPwr SCLK MCLK Fan Perf PwrCap VRAM% GPU%
0 50.0c 23.0W 1319Mhz 800Mhz 0.0% auto 300.0W 0% 0%
1 48.0c 25.0W 1319Mhz 800Mhz 0.0% auto 300.0W 0% 0%
2 48.0c 24.0W 1319Mhz 800Mhz 0.0% auto 300.0W 0% 0%
3 49.0c 27.0W 1319Mhz 800Mhz 0.0% auto 300.0W 0% 0%
================================================================================
============================= End of ROCm SMI Log ==============================
请在编译之前，检查如下的环境变量是否正确，如果没有则需要安装相应的依赖库，并导出相应的环境变量。以Paddle官方的镜像举例，环境变量如下：
# PATH 与 LD_LIBRARY_PATH 中存在 devtoolset-7，如果没有运行以下命令
source /opt/rh/devtoolset-7/enable
# PATH 中存在 cmake 3.16.0
export PATH=/opt/cmake-3.16/bin:${PATH}
# PATH 与 LD_LIBRARY_PATH 中存在 rocm 4.0.1
export PATH=/opt/rocm/opencl/bin:/opt/rocm/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
# PATH 中存在 Python 3.7
# 注意：镜像中的 python 3.7 通过 miniconda 安装，请通过 conda activate base 命令加载Python 3.7环境
export PATH=/opt/conda/bin:${PATH}
第二步：下载Paddle源码并编译，CMAKE编译选项含义请参见编译选项表
# 下载源码，切换到 release/2.1 分支
git clone -b release/2.1 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
cd Paddle
# 创建编译目录
mkdir build && cd build
# 执行cmake
cmake .. -DPY_VERSION=3.7 -DWITH_ROCM=ON -DWITH_TESTING=ON -DWITH_DISTRIBUTE=ON \
-DWITH_MKL=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON
# 使用以下命令来编译
make -j$(nproc)
第三步：安装与验证编译生成的wheel包
编译完成之后进入Paddle/build/python/dist目录即可找到编译生成的.whl安装包，安装与验证命令如下：
# 安装命令
python -m pip install -U paddlepaddle_rocm-0.0.0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
# 验证命令
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"