Ubuntu上昆仑加速卡与xpytorch的配置与使用教程

"本文档介绍了如何在Ubuntu 20.04系统上使用昆仑加速卡，包括安装XPU驱动和设置XPyTorch环境。主要内容涉及昆仑芯片的系统识别、驱动安装、环境变量配置，以及XPyTorch的安装与MNIST示例程序的运行。" 在深度学习和高性能计算领域，硬件加速是提升模型训练速度的关键。昆仑加速卡是一种针对AI计算设计的专用硬件，可以显著提高神经网络模型的训练和推理效率。本文档提供了在Ubuntu 20.04 x86系统上使用昆仑加速卡的详细步骤。 首先，安装XPU驱动是使用昆仑加速卡的基础。这需要下载XRE安装包，例如从提供的链接获取`xre-ubuntu_2004_x86_64.tar.gz`，然后通过`lspci -v -d 1d22:`命令检查系统是否正确识别昆仑芯设备。接下来，解压并编译驱动，执行`bash install_rt.sh`脚本来安装。安装完成后，需要设置环境变量`export PATH=/usr/local/xpu/bin:$PATH`，以便系统能够找到驱动程序。 为了检查昆仑加速卡是否正常工作，可以使用`xpu_smi`命令查看设备的详细信息，这有助于确认驱动安装是否成功。图片中的输出可能显示设备状态、内存容量等关键信息。 接着，文档介绍了如何安装XPyTorch，这是一个支持昆仑加速卡的PyTorch版本。通过下载`xmlir-cp38-torch201-ubuntu2004-x64-installer.run`安装包，调整其权限并运行安装脚本来完成安装过程。XPyTorch允许用户利用昆仑加速卡的计算能力，与标准PyTorch库接口兼容，使得代码迁移更为便捷。 为了验证XPyTorch环境的正确性，文档给出了一个简单的MNIST手写数字识别示例。首先克隆PyTorch的官方示例仓库，进入MNIST目录，然后安装必要的依赖库，如`colorama`, `recordclass`, `psutil`, `accelerate`, `regex`。如果需要处理图像数据，还可能需要`opencv-python`和`numpy`库。安装完毕后，运行MNIST训练脚本，可以观察到模型在昆仑加速卡上的运行情况和性能提升。 这篇文档提供了一个清晰的流程，帮助开发者在Ubuntu 20.04系统上配置和使用昆仑加速卡，从而利用其强大的AI计算能力。通过遵循这些步骤，用户可以有效地加速其PyTorch模型的训练，优化计算效率，提高开发效率。