飞桨框架 ROCm 版安装说明¶
飞桨框架 ROCm 版支持基于海光 CPU 和海光 DCU 的训练和预测，不仅支持 AMD ROCm，同样支持海光 DCUToolkit（DTK），当前支持的 ROCm 版本为 4.0.1，支持的 DTK 有多个版本。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
说明：基于对应 DTK 版本的飞桨 wheel 包可在光合开发者社区 AI 生态包中进行下载。
安装方式一：通过 wheel 包安装¶
注意：当前提供基于 CentOS 7.8 & ROCm 4.0.1 的 docker 镜像，与 Python 3.7 的 wheel 安装包。同时提供基于 CentOS 7.6 & DTK 22.10.1 的 docker 镜像，镜像中包含 Python 3.7 的飞浆 2.3.2 wheel 安装包（ image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/paddlepaddle:2.3.2-centos7.6-dtk-22.10.1-py37-latest ）
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 --pre paddlepaddle-rocm -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/rocm/develop.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，默认 develop 分支
git clone 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
# 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()"