天数 GPGPU 安装说明¶
飞桨框架 iluvatar_gpu 版支持天数 GPGPU 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
通过源代码编译得到 wheel 包安装
天数 GPGPU 系统要求¶
| 要求类型 | 要求内容 |
|---|---|
| 芯片型号 | 天数智芯 系列芯片，包括 BI150 |
| 操作系统 | Linux 操作系统，包括 CentOS、Ubuntu、KylinV10 等 |
运行环境准备¶
推荐使用天数官方发布的天数 IXUCA 开发镜像，该镜像预装有天数 IXUCA 基础运行环境库。
# 拉取镜像
docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-ixuca:latest
# 在 host 上安装 driver
wget https://ai-rank.bj.bcebos.com/Iluvatar/corex-driver-linux64-4.3.0.rc.9.20250624_x86_64_10.2.run
bash corex-driver-linux64-4.3.0.rc.9.20250624_x86_64_10.2.run
# 启动容器
docker run -itd --name paddle-ixuca-dev -v /usr/src:/usr/src -v /lib/modules:/lib/modules \
-v /dev:/dev -v /home:/home --privileged --cap-add=ALL --pid=host \
ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-ixuca:latest
docker exec -it paddle-ixuca-dev bash
选项说明及可调整参数¶
① --name paddle-ixuca-dev¶
作用：指定容器名称。
可调整：
用户可改为其他名称，例如
paddle-ixuca-test，方便区分不同实验。
# 检查容器内是否正常识别天数 GPGPU 设备
ixsmi
# 预期输出
+-----------------------------------------------------------------------------+
| IX-ML: 4.3.0 Driver Version: 4.3.0 CUDA Version: 10.2 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU Name | Bus-Id | Clock-SM Clock-Mem |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Iluvatar BI-V150 | 00000000:10:00.0 | 1500MHz 1600MHz |
| N/A 40C P0 N/A / N/A | 64MiB / 32768MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
| 1 Iluvatar BI-V150 | 00000000:13:00.0 | 1500MHz 1600MHz |
| N/A 39C P0 104W / 350W | 64MiB / 32768MiB | 0% Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: GPU Memory |
| GPU PID Process name Usage(MiB) |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
安装飞桨框架¶
安装方式一：wheel 包安装¶
iluvatar-gpu 支持插件式安装，需先安装飞桨 CPU 安装包，再安装飞桨 iluvatar-gpu 插件包。在启动的 docker 容器中，执行以下命令：
# 先安装飞桨 CPU 安装包
python -m pip install --pre paddlepaddle -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu/
# 再安装飞桨 iluvatar-gpu 插件包
python -m pip install --pre paddle-iluvatar-gpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/ixuca/
⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.1 版本:https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/ixuca/
安装方式二：源代码编译安装¶
在启动的 docker 容器中，先安装飞桨 CPU 安装包，再下载 PaddleCustomDevice 源码编译得到飞桨 iluvatar-gpu 插件包。
# 下载 PaddleCustomDevice 源码
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice
# 在 PaddleCUstomDevice 根目录下执行以下指令更新子模块代码
git submodule sync
git submodule update --init --recursive
# 进入硬件后端(天数 iluvatar_gpu)目录
cd backends/iluvatar_gpu
# 先安装飞桨 CPU 安装包
python -m pip install --pre paddlepaddle -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu/
# 安装编译所需依赖
cd /tmp
wget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v21.12/protoc-21.12-linux-x86_64.zip
unzip protoc-21.12-linux-x86_64.zip
mv bin/protoc /usr/local/bin/
rm -rf protoc-21.12-linux-x86_64.zip include bin
cd -
pip install --upgrade setuptools wheel
# 执行编译脚本
bash build_paddle.sh
# 编译产出在 build_pip 路径下，使用安装脚本进行安装
bash install_paddle.sh
⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.1 版本。
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。
# 列出可用硬件后端
python3 -c "import paddle; print(paddle.device.get_all_custom_device_type())"
# 预期得到如下输出结果
['iluvatar_gpu']
# 使用 paddle utils 模块的 `run_check` 功能检查 paddle_iluvatar_gpu 插件和 PaddlePaddle 主框架是否正常安装，需要指定 xccl 的后端为 iluvatar_gpu
export PADDLE_XCCL_BACKEND=iluvatar_gpu
python3 -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
# 预期得到输出如下
Running verify PaddlePaddle program ...
PaddlePaddle works well on 1 iluvatar_gpu.
PaddlePaddle works well on 16 iluvatar_gpus.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.