昆仑芯 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
昆仑芯 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、RG800 |
| 操作系统 | Linux 操作系统，包括 Ubuntu、CentOS、KylinV10 |
注意：当前教程适用于『昆仑芯』二代芯片。查看芯片类型请参考如下命令：
# 系统环境下运行如下命令，如果有设备列表输出，且字段为 3684，则说明芯片为昆仑芯二代芯片
lspci -d 1d22: -n
运行环境准备¶
推荐使用飞桨官方发布的昆仑芯 XPU 开发镜像，该镜像预装有昆仑芯基础运行环境库（XRE）。
# 拉取镜像
docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-xpu:ubuntu20-x86_64-gcc84-py310
# 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 \
ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-xpu:ubuntu20-x86_64-gcc84-py310 /bin/bash
选项说明及可调整参数¶
① --name paddle-xpu-dev¶
作用：指定容器名称。
可调整：
用户可改为其他名称，例如
paddle-xpu-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。
# 检查容器内是否可以正常识别昆仑芯 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 develop 分支仅支持 X86 架构，如需昆仑芯 XPU 的 ARM 架构支持，请切换到 release/2.6 分支。
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。
# 下载并安装 wheel 包
pip install paddlepaddle-xpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/xpu
⚠️ 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-rc 版本。
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 develop
cd Paddle
# 创建编译目录
mkdir build && cd build
# cmake 编译命令
cmake .. -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON -DCMAKE_CXX_FLAGS="-Wno-error -w" \
-DPY_VERSION=3.10 -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 编译命令
make -j16
# 编译产出在 build/python/dist/ 路径下，使用 pip 安装即可
pip install -U paddlepaddle_xpu-0.0.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
⚠️ 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-rc 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。
# 检查当前安装版本
python -c "import paddle; paddle.version.show()"
# 预期得到输出如下
commit: 84425362060e126b066a5a0f0d29ae2e2218a834
xpu: 20240104
xpu_xccl: 1.1.8.1
xpu_xhpc: 20240312
# 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.