ubuntu安装寒武纪
时间: 2024-08-12 14:06:20 浏览: 264
要在Ubuntu上安装寒武纪(Cambricon)人工智能加速器,首先需要确认你的系统支持和兼容的版本。寒武纪通常提供针对特定Linux发行版的官方软件包。以下是大致步骤:
1. **更新软件源**:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
```
2. **添加第三方存储库**:
寒武纪可能会有自己的PPA (Personal Package Archive)。访问其官方网站(https://cambricon.ai/downloads/),查找适用于Ubuntu的指南,按照指示添加相应的PPA。
3. **安装依赖**:
根据官网文档安装必要的依赖项,比如Python、CUDA等,如果需要的话:
```
sudo apt-get install python3-dev python3-pip libopenblas-dev \
liblapack-dev cuda-command-line-tools cudnn-dev
```
4. **安装寒武纪**:
添加PPA后,可以使用`apt-get`安装:
```
sudo apt-get install cambricon-sdk
```
或者使用`pip3`:
```
pip3 install cambricon-openvino
```
5. **检查安装**:
安装完成后,你可以通过运行示例程序或者查看系统路径确认寒武纪是否成功安装。
相关问题
寒武纪mlu370-s4安装详细步骤过程,命令
安装寒武纪MLU370-S4的详细步骤通常是针对特定的操作系统(如Ubuntu、CentOS等),并且需要相应的驱动和依赖。以下是简化的通用流程,实际操作时请确保你已经具备root权限,并且已连接到MLU加速卡:
1. **更新系统和安装必要的工具**:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential git cmake python3-dev python3-pip
```
2. **下载MluSDK**:
```
git clone https://github.com/Huawei-NLP/MindSpore.git
cd MindSpore/
```
3. **安装MindSpore-Max** (假设寒武纪MLU SDK已包含在内):
```bash
export MINDSPORE_HCCL_PATH=... # 指定MLU SDK路径
pip3 install mindspore[mindspore_max]
```
4. **配置环境变量**:
将MLU的库路径添加到`LD_LIBRARY_PATH`:
```bash
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$MINDSPORE_HCCL_PATH/lib64' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```
5. **测试安装**:
运行MindSpore的样例程序以确认安装是否成功,例如 `python3 examples/max/test_mlu.py`.
注意:这是一般的指导步骤,实际安装过程中可能会因为版本差异或系统配置有所不同。务必查阅最新官方文档或按照寒武纪提供的指南进行操作。
寒武纪部署deepseek
### 部署 DeepSeek on Cambricon 平台
为了在寒武纪(Cambricon)平台上成功部署 DeepSeek,需遵循特定配置和环境准备流程。首先确认硬件兼容性,确保所使用的寒武纪加速卡型号支持所需的操作系统版本以及驱动程序安装[^1]。
#### 准备工作
- **操作系统**:推荐使用 CentOS 或 Ubuntu LTS 版本作为基础运行环境。
- **依赖库安装**:通过包管理工具如 `yum` 或者 `apt-get` 安装必要的开发工具链和支持库,包括但不限于 GCC 编译器、CMake 构建工具等。
```bash
sudo apt update && sudo apt install build-essential cmake git -y
```
- **获取源码**:从官方仓库克隆最新版的 DeepSeek 项目代码至本地机器上。
```bash
git clone https://github.com/deepseek-labs/DeepSeek.git
cd DeepSeek
```
#### 寒武纪平台适配
针对寒武纪 MLU 设备特性调整模型推理框架设置:
- 修改 C++ 和 Python API 中涉及设备初始化部分以匹配 MLU 卡;
- 更新编译选项,在构建过程中加入对寒武纪 SDK 的支持;
对于具体实现细节可参照官方文档说明完成相应修改操作[^2]。
#### 创建虚拟机实例
按照标准实践指南创建引导节点(Bootstrap)、主控节点(Masters) 及计算节点 (Worker VMs),这些将在超融合基础设施(Hypervisor Node)之上被定义并启动。
```bash
# 示例命令用于创建VM模板
virt-install --name=bootstrap-node ...
```
#### 测试验证
最后一步是对整个集群执行全面的功能性和性能测试来保证服务稳定可靠地运作于目标架构之上。这通常涉及到压力测试场景模拟实际负载情况下的表现评估。
---
阅读全文
相关推荐








