太初 SDAA 安装说明¶
飞桨框架 SDAA 版支持太初 SDAA 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
太初 SDAA 系统要求¶
| 要求类型 | 要求内容 |
|---|---|
| 芯片型号 | 太初元碁 系列芯片，包括 T100 |
| 操作系统 | Linux 操作系统，包括 CentOS、Ubuntu、KylinV10 等 |
运行环境准备¶
推荐使用太初官方发布的太初 SDAA 开发镜像，该镜像预装有太初 SDAA 基础运行环境库。
# 拉取镜像
wget http://mirrors.tecorigin.com/repository/teco-docker-tar-repo/release/ubuntu22.04/x86_64/2.1.0/paddle-2.1.0-paddle_sdaa2.1.0.tar
docker load < paddle-2.1.0-paddle_sdaa2.1.0.tar
# 启动容器
docker run -itd --name="paddle-SDAA-dev" -v $(pwd):/work --net=host \
--device=/dev/tcaicard0 --device=/dev/tcaicard1 --device=/dev/tcaicard2 --device=/dev/tcaicard3 \
--cap-add SYS_PTRACE --cap-add SYS_ADMIN --shm-size 128g \
jfrog.tecorigin.net/tecotp-docker/release/ubuntu22.04/x86_64/paddle:2.1.0-paddle_sdaa2.1.0 /bin/bash
选项说明及可调整参数¶
① --name paddle-SDAA-dev¶
作用：指定容器名称。
可调整：
用户可改为其他名称，例如
paddle-SDAA-test，方便区分不同实验。
② -v $(pwd):/work¶
作用：挂载本地目录到容器内
/work目录。可调整：
可以修改
$(pwd)为实际路径，例如-v /data/projects:/work，让容器访问宿主机的数据。
③ --shm-size=128G¶
作用：设置共享内存大小，影响数据处理和计算效率。
可调整：
若内存有限，可降低，如
--shm-size=32G，但可能影响大规模训练。若训练任务需要更大共享内存，可提高，如
--shm-size=256G。
# 检查容器内是否正常识别太初 SDAA 设备
teco-smi
# 预期输出
+-----------------------------------------------------------------------------+
| TECO-SMI: 1.12.0 SDAADriver: 2.1.0 SDAARuntime: 2.1.0 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| Index Name | Bus-Id | Health SPE-Util |
| Temp Pwr Usage| Memory-Usage| |
|=============================================================================|
| 0 TECO_AICARD_01 | 00000000:4F:00.0 | OK 0% |
| 35C 190W | 0MB / 16384MB | |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| 1 TECO_AICARD_01 | 00000000:4F:00.0 | OK 0% |
| 35C 190W | 0MB / 16384MB | |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| 2 TECO_AICARD_01 | 00000000:4F:00.0 | OK 0% |
| 35C 190W | 0MB / 16384MB | |
|-------------------------------+----------------------+----------------------|
| 3 TECO_AICARD_01 | 00000000:52:00.0 | OK 0% |
| 37C 94W | 0MB / 16384MB | |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
安装飞桨框架¶
安装方式一：wheel 包安装¶
SDAA 支持插件式安装，需先安装飞桨 CPU 安装包，再安装飞桨 SDAA 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
pip install paddlepaddle -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu
# 再安装飞桨 SDAA 插件包
pip install paddle-sdaa -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/sdaa
⚠️ 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 3.0 版本:https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/sdaa/paddle-sdaa/
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 SDAA 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(太初 SDAA)目录
cd backends/sdaa
# 先安装飞桨 CPU 安装包
pip install paddlepaddle -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu
# 执行编译脚本
bash compile.sh
# 编译产出在 build/dist 路径下，使用 pip 安装
pip install build/dist/*.whl --force-reinstall
⚠️ 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 3.0 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
['sdaa']
# 使用 paddle_sdaa utils 模块的 `run_check` 功能检查 paddle-sdaa 插件和 PaddlePaddle 主框架是否正常安装
python3 -c "import paddle_sdaa; paddle_sdaa.utils.run_check()"
# 预期得到输出如下
+--------------+---------------------+-----------------+
| Dependence | Compilation Version | Current Version |
+--------------+---------------------+-----------------+
| sdaa_driver | 2.1.0 | 2.1.0 |
| sdaa_runtime | 2.1.0 | 2.1.0 |
+--------------+---------------------+-----------------+