昆仑 XPU 安装说明¶
飞桨框架 XPU 版支持昆仑芯 XPU 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
昆仑 XPU 系统要求¶
| 要求类型 | 要求内容 |
|---|---|
| 芯片型号 | 昆仑芯 2 代，包括 R200、R300、R200-8F、R200-8FS、RG800 |
| 操作系统 | Linux 操作系统，包括 Ubuntu、CentOS、KylinV10 |
运行环境准备¶
推荐使用飞桨官方发布的昆仑 XPU 开发镜像，该镜像预装有昆仑基础运行环境库（XRE）。
# 拉取镜像
docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-xpu:ubuntu20-x86_64-gcc84-py310 # X86 架构
docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-xpu:kylinv10-aarch64-gcc82-py310 # ARM 架构
# 参考如下命令，启动容器
docker run -it --name paddle-xpu-dev -v $(pwd):/work \
-w=/work --shm-size=128G --network=host --privileged \
--cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined \
registry.baidubce.com/device/paddle-xpu:ubuntu20-x86_64-gcc84-py310 /bin/bash
# 检查容器内是否可以正常识别昆仑 XPU 设备
xpu_smi
# 预期得到输出如下
Runtime Version: 4.31
Driver Version: 4.0
DEVICES
-------------------------------------------------------------------------------------------
| DevID | PCI Addr | Model | SN | INODE | UseRate | L3 | Memory |
-------------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | 0000:53:00.0 | R300 | 02Kxxx | /dev/xpu0 | 0 % | 0 / 63 MB | 0 / 32768 MB |
| 1 | 0000:56:00.0 | R300 | 02Kxxx | /dev/xpu1 | 0 % | 0 / 63 MB | 0 / 32768 MB |
-------------------------------------------------------------------------------------------
VIDEO
-----------------------------------------------------------------------------------
| DevID | Model | DEC | ENC | IMGPROC |
-----------------------------------------------------------------------------------
| 0 | R300 | 0 %, 0 fps, 800 MHz | 0 %, 0 fps, 800 MHz | 0 %, 0 fps, 800 MHz |
| 1 | R300 | 0 %, 0 fps, 800 MHz | 0 %, 0 fps, 800 MHz | 0 %, 0 fps, 800 MHz |
-----------------------------------------------------------------------------------
PROCESSES
-------------------------------------------------
| DevID | PID | Streams | L3 | Memory | Command |
-------------------------------------------------
-------------------------------------------------
安装飞桨框架¶
注意：当前飞桨仅提供 X86 架构的 wheel 包，如果需要 ARM 架构的 wheel 包，请参考源代码编译安装。
安装方式一：wheel 包安装¶
在启动的 docker 容器中，下载并安装飞桨官网发布的 wheel 包。
# 下载 wheel 包
wget https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/2.6.1/xpu/paddlepaddle_xpu-2.6.1-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
# 安装 wheel 包
pip install -U paddlepaddle_xpu-2.6.1-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
安装方式二：源代码编译安装¶
在启动的 docker 容器中，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 Paddle 源码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git -b release/2.6
cd Paddle
# 创建编译目录
mkdir build && cd build
# 如果需要编译 X86 架构的 wheel 包，请参考以下命令
export PADDLE_VERSION=2.6.1
cmake .. -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON -DCMAKE_CXX_FLAGS="-Wno-error -w" \
-DPY_VERSION=3.9 -DPYTHON_EXECUTABLE=`which python3` -DWITH_CUSTOM_DEVICE=OFF \
-DWITH_TESTING=OFF -DON_INFER=ON -DWITH_DISTRIBUTE=ON -DWITH_ARM=OFF \
-DWITH_XPU=ON -DWITH_XPU_BKCL=ON -DWITH_UBUNTU=ON
make -j16
# 如果需要编译 ARM 架构的 wheel 包，请参考以下命令
export PADDLE_VERSION=2.6.1
cmake .. -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON -DCMAKE_CXX_FLAGS="-Wno-error -w" \
-DPY_VERSION=3.9 -DPYTHON_EXECUTABLE=`which python3` -DWITH_CUSTOM_DEVICE=OFF \
-DWITH_TESTING=OFF -DON_INFER=ON -DWITH_DISTRIBUTE=ON -DWITH_ARM=ON \
-DWITH_XPU=ON -DWITH_XPU_BKCL=ON -DWITH_AARCH64=ON
# 注意这里的 make 命令和 X86 架构命令不同
make TARGET=ARMV8 -j16
# 编译产出在 build/python/dist/ 路径下，使用 pip 安装即可
pip install paddlepaddle_xpu-2.6.1-cp310-cp310-linux_x86_64.whl # X86 架构
pip install paddlepaddle_xpu-2.6.1-cp310-cp310-linux_aarch64.whl # ARM 架构
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; paddle.version.show()"
# 预期得到输出如下
commit: fde63d149d63a9e1d4954416dc2e25cb0d4ff954
xpu: 20231203
xpu_xccl: 1.1.6.1
# 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 XPU.
PaddlePaddle works well on 8 XPUs.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.