深入解析：昇腾CANN训练营 学习（day3）昇腾AI处理器开发环境构建与实践指南

训练营简介

报名链接​https://www.hiascend.com/developer/activities/cann20252#cann-camp-2502-intro

目录

第一章 环境架构设计与系统要求

1.1 环境架构选择

1.2 硬件要求详解

1.3 系统兼容性验证

第二章 系统环境准备与实践

2.1 依赖包安装脚本

2.2 Python环境精准配置

2.3 系统参数优化配置

第三章 CANN软件安装与配置

3.1 CANN安装前验证

3.2 CANN软件安装脚本

3.3 环境变量配置

第四章 开发环境验证与测试

4.1 基础环境验证

4.2 示例算子编译测试

第五章 分设环境部署方案

5.1 开发环境配置

5.2 运行环境准备脚本

第六章 故障排查与维护

6.1 常见问题诊断

6.2 日志收集脚本

第七章 持续集成集成方案

7.1 CI/CD流水线配置

7.2 自动化测试框架

总结

---

第一章 环境架构设计与系统要求

1.1 环境架构选择

在实际开发中，环境架构的选择直接影响开发效率和部署流程。以下是两种架构的具体实现方案：

合设环境验证命令：

bash

# 检查是否配备昇腾AI处理器
lspci | grep -i npu
# 预期输出：应显示昇腾AI设备信息
# 检查处理器型号
npu-smi info
# 预期输出：显示设备型号、算力等信息

分设环境网络配置：

bash

# 开发环境到运行环境的SSH配置
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub user@runtime_host
# 配置免密登录，便于自动化部署
# 验证网络连通性
ping -c 4 runtime_host
# 检查网络延迟和稳定性

1.2 硬件要求详解

昇腾AI处理器有不同的算力规格，需根据项目需求选择：

bash

# 检查硬件详细信息
npu-smi info -t board -i 0
# 输出设备温度、功耗、内存等信息
# 验证算力能力
cat /proc/driver/npu/hisi/npu0/ability
# 查看支持的算力特性

1.3 系统兼容性验证

不同操作系统需要特定的内核版本和驱动支持：

bash

# 检查内核版本
uname -r
# 要求：Ubuntu 18.04/20.04 (内核4.15/5.4+)
# 或 CentOS 7.6/8.2 (内核3.10/4.18+)
# 验证GCC版本
gcc --version
# 要求：GCC 7.3.0或以上
# 检查GLIBC版本
ldd --version
# 要求：GLIBC 2.17或以上

第二章 系统环境准备与实践

2.1 依赖包安装脚本

针对不同操作系统，提供完整的依赖安装方案：

Ubuntu系统安装脚本：

bash

#!/bin/bash
# ubuntu_deps_install.sh
set -e
echo "开始安装Ubuntu系统依赖..."
# 更新软件源
apt-get update
# 安装基础开发工具
apt-get install -y gcc g++ make cmake build-essential
# 安装数学计算库
apt-get install -y libblas-dev liblapack-dev gfortran
# 安装Python开发环境
apt-get install -y python3-dev python3-pip python3-venv
# 安装系统工具
apt-get install -y pciutils net-tools usbutils
# 安装压缩和加密库
apt-get install -y zlib1g zlib1g-dev openssl libssl-dev
# 安装其他开发库
apt-get install -y libsqlite3-dev libffi-dev unzip curl wget
echo "Ubuntu系统依赖安装完成"

CentOS/openEuler系统安装脚本：

bash

#!/bin/bash
# centos_deps_install.sh
set -e
echo "开始安装CentOS系统依赖..."
# 安装EPEL源（CentOS需要）
yum install -y epel-release
# 安装基础开发工具
yum install -y gcc gcc-c++ make cmake
# 安装数学计算库
yum install -y blas-devel lapack-devel gcc-gfortran
# 安装Python开发环境
yum install -y python3-devel python3-pip
# 安装系统工具
yum install -y pciutils net-tools usbutils
# 安装开发库
yum install -y zlib-devel openssl-devel libffi-devel sqlite-devel
echo "CentOS系统依赖安装完成"

2.2 Python环境精准配置

Python环境配置需要特别注意版本兼容性：

bash

#!/bin/bash
# python_env_setup.sh
# 检查现有Python版本
python3 --version
pip3 --version
# 创建Python虚拟环境
python3 -m venv ~/ascend_venv
# 激活虚拟环境
source ~/ascend_venv/bin/activate
# 升级pip
pip install --upgrade pip
# 安装基础依赖包
pip install attrs==21.4.0
pip install numpy==1.21.6
pip install decorator==4.4.2
pip install sympy==1.7.1
pip install cffi==1.15.0
pip install pyyaml==5.4.1
pip install pathlib2==2.3.7
pip install psutil==5.9.0
pip install protobuf==3.20.1
pip install scipy==1.7.3
pip install requests==2.27.1
pip install absl-py==1.0.0
pip install wheel==0.37.1
pip install typing_extensions==4.1.1
# 验证安装
python -c "import numpy; print(f'NumPy版本: {numpy.__version__}')"
python -c "import scipy; print(f'SciPy版本: {scipy.__version__}')"
echo "Python环境配置完成"

2.3 系统参数优化配置

为提升性能，需要进行系统级调优：

bash

#!/bin/bash
# system_optimization.sh
# 配置共享内存
echo "vm.vfs_cache_pressure = 50" >> /etc/sysctl.conf
echo "vm.swappiness = 10" >> /etc/sysctl.conf
# 配置内存管理
echo "vm.dirty_ratio = 15" >> /etc/sysctl.conf
echo "vm.dirty_background_ratio = 5" >> /etc/sysctl.conf
# 配置网络参数
echo "net.core.rmem_max = 16777216" >> /etc/sysctl.conf
echo "net.core.wmem_max = 16777216" >> /etc/sysctl.conf
# 配置文件句柄数
echo "* soft nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf
echo "* hard nofile 65536" >> /etc/security/limits.conf
# 应用配置
sysctl -p
# 创建大页内存
echo "1024" > /proc/sys/vm/nr_hugepages
echo "系统优化完成"

第三章 CANN软件安装与配置

3.1 CANN安装前验证

在安装CANN之前需要进行全面的环境检查：

bash

#!/bin/bash
# pre_install_check.sh
echo "=== 开始CANN安装前环境检查 ==="
# 检查磁盘空间
echo "1. 检查磁盘空间："
df -h /usr/local
# 检查内存大小
echo -e "\n2. 检查内存："
free -h
# 检查用户权限
echo -e "\n3. 检查用户权限："
if [ "$EUID" -eq 0 ]; thenecho "当前为root用户"
elseecho "请使用root权限运行安装"exit 1
fi
# 检查依赖包
echo -e "\n4. 检查关键依赖："
for pkg in gcc cmake python3 pip3; doif command -v $pkg &> /dev/null; thenecho "✓ $pkg 已安装"elseecho "✗ $pkg 未安装"fi
done
# 检查当前进程
echo -e "\n5. 检查是否有冲突进程："
if pgrep -f "npu" > /dev/null; thenecho "发现npu相关进程，请停止后重试"exit 1
fi
echo "=== 环境检查完成 ==="

3.2 CANN软件安装脚本

提供完整的CANN安装自动化脚本：

bash

#!/bin/bash
# cann_installation.sh
set -e
CANN_PACKAGE="Ascend-cann-toolkit_7.0.0_linux-x86_64.run"
INSTALL_PATH="/usr/local/Ascend"
echo "开始安装CANN开发套件..."
# 验证安装包完整性
if [ ! -f "$CANN_PACKAGE" ]; thenecho "错误：安装包 $CANN_PACKAGE 不存在"exit 1
fi
# 添加执行权限
chmod +x "$CANN_PACKAGE"
# 检查安装包完整性
echo "正在验证安装包完整性..."
./"$CANN_PACKAGE" --check
if [ $? -ne 0 ]; thenecho "安装包验证失败"exit 1
fi
# 创建安装目录
mkdir -p "$INSTALL_PATH"
# 执行安装（静默模式）
echo "开始安装CANN工具包..."
./"$CANN_PACKAGE" --install --install-path=$INSTALL_PATH --quiet
# 验证安装结果
if [ -d "$INSTALL_PATH/ascend-toolkit" ]; thenecho "✓ CANN工具包安装成功"
elseecho "✗ CANN工具包安装失败"exit 1
fi
echo "CANN安装完成"

3.3 环境变量配置

环境变量配置对开发至关重要：

bash

#!/bin/bash
# ascend_env_setup.sh
ASCEND_PATH="/usr/local/Ascend"
ASCEND_TOOLKIT="$ASCEND_PATH/ascend-toolkit"
# 创建环境配置脚本
cat > /etc/profile.d/ascend.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend
export ASCEND_TOOLKIT_HOME=$ASCEND_HOME/ascend-toolkit
# 添加二进制路径
export PATH=$ASCEND_TOOLKIT_HOME/bin:$PATH
# 添加库路径
export LD_LIBRARY_PATH=$ASCEND_TOOLKIT_HOME/lib64:$ASCEND_TOOLKIT_HOME/fwkacllib/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
# Python路径
export PYTHONPATH=$ASCEND_TOOLKIT_HOME/python/site-packages:$ASCEND_TOOLKIT_HOME/fwkacllib/python/site-packages:$PYTHONPATH
# 算子编译路径
export ASCEND_OPP_PATH=$ASCEND_HOME/opp
# AI处理器相关配置
export ASCEND_AICPU_PATH=$ASCEND_TOOLKIT_HOME
# 日志级别
export ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL=1
# 事件级别
export ASCEND_GLOBAL_EVENT_ENABLE=0
# SOC版本（根据实际设备修改）
export SOC_VERSION=Ascend910
EOF
# 使配置立即生效
source /etc/profile.d/ascend.sh
echo "环境变量配置完成"

第四章 开发环境验证与测试

4.1 基础环境验证

提供完整的验证脚本来确认环境就绪：

bash

#!/bin/bash
# environment_validation.sh
echo "=== 开始环境验证 ==="
# 1. 验证驱动加载
echo "1. 验证NPU驱动："
if lsmod | grep -q "npu"; thenecho "✓ NPU驱动已加载"
elseecho "✗ NPU驱动未加载"exit 1
fi
# 2. 验证设备识别
echo -e "\n2. 验证设备识别："
npu-smi info
if [ $? -eq 0 ]; thenecho "✓ 设备识别成功"
elseecho "✗ 设备识别失败"exit 1
fi
# 3. 验证CANN安装
echo -e "\n3. 验证CANN安装："
if [ -d "/usr/local/Ascend/ascend-toolkit" ]; thenecho "✓ CANN安装验证通过"
elseecho "✗ CANN安装目录不存在"exit 1
fi
# 4. 验证环境变量
echo -e "\n4. 验证环境变量："
if [ -n "$ASCEND_HOME" ]; thenecho "✓ ASCEND_HOME: $ASCEND_HOME"
elseecho "✗ ASCEND_HOME未设置"exit 1
fi
# 5. 验证Python环境
echo -e "\n5. 验证Python环境："
python3 -c "
import sys
try:import teimport topiprint('✓ Python接口导入成功')
except ImportError as e:print(f'✗ Python接口导入失败: {e}')sys.exit(1)
"
# 6. 验证编译工具链
echo -e "\n6. 验证编译工具链："
if command -v aicc > /dev/null; thenecho "✓ 编译工具链就绪"
elseecho "✗ 编译工具链未找到"exit 1
fi
echo -e "\n=== 所有环境验证通过 ==="

4.2 示例算子编译测试

创建简单的测试算子验证开发环境：

向量加法算子代码：

c++

// vector_add.cpp
#include 
#include "acl/acl.h"
class VectorAdd {
public:VectorAdd() {// 初始化aclError ret = aclInit(nullptr);if (ret != ACL_SUCCESS) {std::cerr << "ACL初始化失败: " << ret << std::endl;return;}// 设置设备ret = aclrtSetDevice(0);if (ret != ACL_SUCCESS) {std::cerr << "设置设备失败: " << ret << std::endl;return;}std::cout << "VectorAdd初始化成功" << std::endl;}~VectorAdd() {aclrtResetDevice(0);aclFinalize();std::cout << "VectorAdd资源释放完成" << std::endl;}void Run() {const size_t size = 1024;float* h_data1 = new float[size];float* h_data2 = new float[size];float* h_result = new float[size];// 初始化数据for (size_t i = 0; i < size; ++i) {h_data1[i] = static_cast(i);h_data2[i] = static_cast(i * 2);}// 执行向量加法（这里简化，实际应在设备端执行）for (size_t i = 0; i < size; ++i) {h_result[i] = h_data1[i] + h_data2[i];}// 验证结果bool success = true;for (size_t i = 0; i < size; ++i) {if (h_result[i] != h_data1[i] + h_data2[i]) {success = false;break;}}if (success) {std::cout << "向量加法测试通过" << std::endl;} else {std::cout << "向量加法测试失败" << std::endl;}delete[] h_data1;delete[] h_data2;delete[] h_result;}
};
int main() {VectorAdd add_test;add_test.Run();return 0;
}

编译脚本：

bash

#!/bin/bash
# build_test.sh
echo "开始编译测试程序..."
# 设置编译环境
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
# 编译命令
g++ -std=c++11 vector_add.cpp \-I/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/include \-L/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/lib64 \-lascendcl -lpthread -lm \-o vector_add_test
if [ $? -eq 0 ]; thenecho "✓ 编译成功"./vector_add_test
elseecho "✗ 编译失败"exit 1
fi

第五章 分设环境部署方案

5.1 开发环境配置

在分设环境中，开发环境需要特定的配置：

bash

#!/bin/bash
# dev_env_setup.sh
echo "配置开发环境..."
# 安装交叉编译工具
apt-get install -y gcc-aarch64-linux-gnu g++-aarch64-linux-gnu
# 创建远程部署脚本
cat > deploy_to_runtime.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
REMOTE_HOST="user@runtime_host"
REMOTE_PATH="/home/user/ascend_projects"
# 同步代码和模型
rsync -avz --delete \--exclude 'build' \--exclude '*.o' \--exclude '*.so' \./ $REMOTE_HOST:$REMOTE_PATH/
# 在远程环境执行构建
ssh $REMOTE_HOST "cd $REMOTE_PATH && source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh && ./build.sh"
echo "部署完成"
EOF
chmod +x deploy_to_runtime.sh
echo "开发环境配置完成"

5.2 运行环境准备脚本

运行环境需要精简的配置：

bash

#!/bin/bash
# runtime_env_setup.sh
echo "配置运行环境..."
# 创建运行环境检查脚本
cat > runtime_check.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
echo "=== 运行环境状态检查 ==="
# 检查NPU状态
echo "1. NPU设备状态:"
npu-smi info
# 检查内存使用
echo -e "\n2. 内存状态:"
free -h
# 检查存储空间
echo -e "\n3. 存储状态:"
df -h
# 检查关键进程
echo -e "\n4. 进程状态:"
ps aux | grep -E "(npu|ascend)" | grep -v grep
echo "=== 检查完成 ==="
EOF
chmod +x runtime_check.sh
# 创建性能监控脚本
cat > monitor_perf.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
while true; doclearecho "=== 昇腾设备监控 ==="npu-smi infoecho -e "\n=== 系统资源 ==="top -bn1 | head -10sleep 2
done
EOF
chmod +x monitor_perf.sh
echo "运行环境配置完成"

第六章 故障排查与维护

6.1 常见问题诊断

提供诊断脚本帮助定位问题：

bash

#!/bin/bash
# diagnose_issues.sh
echo "=== 开始系统诊断 ==="
# 检查内核消息
echo "1. 检查内核日志:"
dmesg | grep -i npu | tail -10
# 检查设备节点
echo -e "\n2. 检查设备节点:"
ls -la /dev/davinci*
# 检查驱动版本
echo -e "\n3. 检查驱动版本:"
cat /proc/driver/npu/hisi/npu0/version
# 检查库依赖
echo -e "\n4. 检查库依赖:"
ldd /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/bin/main 2>/dev/null | grep "not found"
# 检查权限问题
echo -e "\n5. 检查设备权限:"
ls -la /dev/davinci0
# 检查服务状态
echo -e "\n6. 检查相关服务:"
systemctl status ascend_npu 2>/dev/null || echo " ascend_npu服务未找到"
echo "=== 诊断完成 ==="

6.2 日志收集脚本

#!/bin/bash
# collect_logs.sh
LOG_DIR="ascend_logs_$(date +%Y%m%d_%H%M%S)"
mkdir -p $LOG_DIR
echo "收集日志到目录: $LOG_DIR"
# 系统信息
uname -a > $LOG_DIR/system_info.log
lspci | grep -i npu > $LOG_DIR/pci_info.log
# NPU信息
npu-smi info > $LOG_DIR/npu_info.log 2>&1
# 环境变量
env | grep -i ascend > $LOG_DIR/ascend_env.log
# 包信息
dpkg -l | grep -i ascend > $LOG_DIR/package_info.log 2>&1 || rpm -qa | grep -i ascend > $LOG_DIR/package_info.log 2>&1
# 日志文件
cp -r /var/log/ascend_seclog $LOG_DIR/ 2>/dev/null || true
cp /var/log/npu* $LOG_DIR/ 2>/dev/null || true
# 创建压缩包
tar -czf $LOG_DIR.tar.gz $LOG_DIR
echo "日志收集完成: $LOG_DIR.tar.gz"

第七章 持续集成集成方案

7.1 CI/CD流水线配置

# .gitlab-ci.yml
stages:- build- test- deploy
variables:ASCEND_HOME: "/usr/local/Ascend"
build:stage: buildscript:- source $ASCEND_HOME/ascend-toolkit/set_env.sh- mkdir -p build && cd build- cmake ..- make -j$(nproc)artifacts:paths:- build/*.so- build/test_runner
test:stage: testscript:- source $ASCEND_HOME/ascend-toolkit/set_env.sh- cd build && ./test_runnerdependencies:- build
deploy_to_runtime:stage: deployscript:- scp -r build/*.so user@runtime_host:/opt/ascend_app/- scp -r models user@runtime_host:/opt/ascend_app/only:- main

7.2 自动化测试框架

#!/usr/bin/env python3
# test_framework.py
import unittest
import subprocess
import sys
import os
class AscendEnvironmentTest(unittest.TestCase):def test_npu_availability(self):"""测试NPU设备可用性"""result = subprocess.run(['npu-smi', 'info'],capture_output=True, text=True)self.assertEqual(result.returncode, 0,"npu-smi命令执行失败")def test_ascend_libraries(self):"""测试Ascend库加载"""try:import teimport tbeimport topiself.assertTrue(True, "库导入成功")except ImportError as e:self.fail(f"库导入失败: {e}")def test_compiler_availability(self):"""测试编译器可用性"""compilers = ['aicc', 'aarch64-linux-gnu-gcc']for compiler in compilers:with self.subTest(compiler=compiler):result = subprocess.run(['which', compiler],capture_output=True)self.assertEqual(result.returncode, 0,f"编译器 {compiler} 未找到")
if __name__ == '__main__':# 添加Ascend Python路径ascend_path = "/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/python/site-packages"sys.path.insert(0, ascend_path)unittest.main(verbosity=2)

总结

本文详细介绍了昇腾AI处理器开发环境的完整构建流程，从基础环境准备到高级功能验证，提供了大量可直接使用的脚本和代码示例。通过遵循本文的指导，开发者可以快速搭建稳定可靠的开发环境，为后续的AI应用开发和性能优化奠定坚实基础。

实际开发中，建议根据具体项目需求调整环境配置，并建立完善的监控和维护机制。随着昇腾生态的不断发展，建议持续关注官方文档更新，及时获取最新的工具和最佳实践。