NPU Snt9B裸金属服务器安装深度学习框架PyTorch

场景描述

昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。

本文使用ModelArts上的NPU Snt9B裸金属服务器以及其提供的昇腾镜像EulerOS-2.10-Arm-rc3-64bit-for-Snt9B-BareMetal-with-CANN7.0.RC1，具体镜像环境可参考NPU Snt9B裸金属服务器支持的镜像详情。该Snt9B资源中的Python环境为3.7.9，参考昇腾官网文档可知，最高支持PyTorch1.11.0。

操作步骤

1. 安装PyTorch环境依赖。

   pip3 install pyyaml
   pip3 install wheel
   pip3 install typing_extensions

2. 安装官方aarch64 torch1.11.0版本包。

   # 安装1.11.0版本
   wget https://download.pytorch.org/whl/torch-1.11.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl
   pip3 install torch-1.11.0-cp37-cp37m-manylinux2014_aarch64.whl

3. 安装Pytorch Adapter插件torch_npu。

   # 安装1.11.0版本
   wget https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/download/v5.0.rc3-pytorch1.11.0/torch_npu-1.11.0.post4-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl
   pip3 install torch_npu-1.11.0.post4-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl

4. 验证命令。

   python3 -c "import torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())"

   如下图返回True即为成功

   图1 验证成功