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华为昇腾NPU 部署环境编译准备

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简介以及编译选项

FastDeploy基于 Paddle-Lite 后端, 支持在华为昇腾NPU上进行部署推理。 更多详细的信息请参考：Paddle Lite部署示例。

本文档介绍如何在ARM/X86_64的Linux操作系统环境下, 编译基于 Paddle Lite 的 C++ 与 Python 的FastDeploy源码, 生成目标硬件为华为昇腾NPU的预测库。

更多编译选项请参考FastDeploy编译选项说明

一.华为昇腾环境准备

# 增加可执行权限
$ chmod +x *.run
# 安装驱动和固件包
$ ./Atlas-300i-pro-npu-driver_5.1.rc2_linux-aarch64.run --full
$ ./Atlas-300i-pro-npu-firmware_5.1.rc2.run --full
# 重启服务器
$ reboot
# 查看驱动信息，确认安装成功
$ npu-smi info

二.编译环境搭建

宿主机环境需求

  • os：ARM-Linux, X86_64-Linux
  • gcc、g++、git、make、wget、python、pip、python-dev、patchelf
  • cmake（建议使用 3.10 或以上版本）

使用Docker开发环境

为了保证和FastDeploy验证过的编译环境一致，建议使用Docker开发环境进行配置.

aarch64平台示例

# 下载 Dockerfile
$ wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/test/Ascend_ubuntu18.04_aarch64_5.1.rc2.Dockerfile
# 通过 Dockerfile 生成镜像
$ docker build --network=host -f Ascend_ubuntu18.04_aarch64_5.1.rc2.Dockerfile -t paddlelite/ascend_aarch64:cann_5.1.rc2 .
# 创建容器
$ docker run -itd --privileged --name=ascend-aarch64 --net=host -v $PWD:/Work -w /Work --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device /dev/devmm_svm -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi  -v /usr/local/Ascend/driver/:/usr/local/Ascend/driver/ paddlelite/ascend_aarch64:cann_5.1.rc2 /bin/bash
# 进入容器
$ docker exec -it ascend-aarch64 /bin/bash
# 确认容器的 Ascend 环境是否创建成功
$ npu-smi info

x86_64平台示例

# 下载 Dockerfile
$ wget https://paddlelite-demo.bj.bcebos.com/devices/huawei/ascend/intel_x86/Ascend_ubuntu18.04_x86_5.1.rc1.alpha001.Dockerfile
# 通过 Dockerfile 生成镜像
$ docker build --network=host -f Ascend_ubuntu18.04_x86_5.1.rc1.alpha001.Dockerfile -t paddlelite/ascend_x86:cann_5.1.rc1.alpha001 .
# 创建容器
$ docker run -itd --privileged --name=ascend-x86 --net=host -v $PWD:/Work -w /Work --device=/dev/davinci0 --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device /dev/devmm_svm -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi  -v /usr/local/Ascend/driver/:/usr/local/Ascend/driver/ paddlelite/ascend_x86:cann_5.1.1.alpha001 /bin/bash
# 进入容器
$ docker exec -it ascend-x86 /bin/bash
# 确认容器的 Ascend 环境是否创建成功
$ npu-smi info

以上步骤成功后，用户可以直接在docker内部开始FastDeploy的编译.

注意:

  • 如果用户在Docker内想使用其他的CANN版本,请自行更新 Dockerfile 文件内的 CANN 下载路径, 同时更新相应的驱动和固件. 当前示例中, aarch64平台的Dockerfile内默认为CANN 5.1.RC2, x86_64平台的Dockerfile内默认为CANN 5.1.RC1.

  • 如果用户不想使用docker，可以参考由Paddle Lite提供的ARM Linux环境下的编译环境准备或者X86 Linux环境下的编译环境准备自行配置编译环境, 之后再自行下载并安装相应的CANN软件包来完成配置.

三.基于 Paddle Lite 的 C++ FastDeploy 库编译

搭建好编译环境之后，编译命令如下：

# Download the latest source code
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy  
mkdir build && cd build

# CMake configuration with Ascend
cmake -DWITH_ASCEND=ON  \
      -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=fastdeploy-ascend \
      -DENABLE_VISION=ON \
      ..

# Build FastDeploy Ascend C++ SDK
make -j8
make install

编译完成之后，会在当前的build目录下生成 fastdeploy-ascend 目录，表示基于 Paddle Lite 的 FastDeploy 库编译完成。

四.基于 Paddle Lite 的 Python FastDeploy 库编译

搭建好编译环境之后，编译命令如下：

# Download the latest source code
git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
cd FastDeploy/python
export WITH_ASCEND=ON
export ENABLE_VISION=ON

python setup.py build
python setup.py bdist_wheel

#编译完成后,请用户自行安装当前目录的dist文件夹内的whl包.

五.昇腾部署时开启FlyCV

FlyCV 是一款高性能计算机图像处理库, 针对ARM架构做了很多优化, 相比其他图像处理库性能更为出色. FastDeploy现在已经集成FlyCV, 用户可以在支持的硬件平台上使用FlyCV, 实现模型端到端推理性能的加速. 模型端到端推理中, 预处理和后处理阶段为CPU计算, 当用户使用ARM CPU + 昇腾的硬件平台时, 我们推荐用户使用FlyCV, 可以实现端到端的推理性能加速, 详见FlyCV使用文档.

六.昇腾部署Demo参考

模型系列 C++ 部署示例 Python 部署示例
PaddleClas 昇腾NPU C++ 部署示例 昇腾NPU Python 部署示例
PaddleDetection 昇腾NPU C++ 部署示例 昇腾NPU Python 部署示例
PaddleSeg 昇腾NPU C++ 部署示例 昇腾NPU Python 部署示例
PaddleOCR 昇腾NPU C++ 部署示例 昇腾NPU Python 部署示例
Yolov5 昇腾NPU C++ 部署示例 昇腾NPU Python 部署示例
Yolov6 昇腾NPU C++ 部署示例 昇腾NPU Python 部署示例
Yolov7 昇腾NPU C++ 部署示例 昇腾NPU Python 部署示例