forked from jiuyuan/InfiniTensor
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# 安装部署指南
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## 目录
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- [环境准备](#环境准备)
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- [编译本项目](#编译本项目)
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- [技术支持](#技术支持)
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## 环境准备
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目前的软硬件环境支持矩阵
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| Host CPU | Device | OS | Support |
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| X86-64 | Nvidia GPU | Ubuntu-22.04 | Yes |
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| X86-64 | Cambricon MLU | Ubuntu-22.04 | Yes |
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推荐使用 X86-64 机器以及 Ubuntu-22.04，本文以此环境为例。
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1. 确认 GCC 版本为 11.3 及以上的稳定版本，如若您的机器 GCC 版本不满足此条件，请自行编译安装，下述方式二选一：
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- [GCC 官方文档](https://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc-11.3.0/gcc/)
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- [网友安装分享](https://zhuanlan.zhihu.com/p/509695395)
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2. 确认 CMake 版本为 3.17 及以上的稳定版本， 如若您的机器 CMake 版本不满足此条件，请自行编译安装，下述方式二选一：
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- [CMake 官方文档](https://cmake.org/install/)
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- [网友安装分享](https://zhuanlan.zhihu.com/p/110793004)
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3. 第三方加速卡软件资源安装，目前本项目已经适配了如下的第三方加速卡：
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- 如您的第三方加速卡为英伟达 GPU，请参考英伟达官方文档进行：
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> [驱动安装](https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/)，
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> [CUDA Toolkit 安装](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit)，
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> [Cudnn 安装](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)，
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> [Cublas 安装](https://developer.nvidia.com/cublas)，
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> 安装完成后请进行相应的环境变量配置，将可执行文件目录与库目录添加到操作系统识别的路径中，例如
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>
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> ```bash
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> # 将如下内容写入到你的 bashrc 文件并 source 该文件
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> export CUDA_HOME="/PATH/TO/YOUR/CUDA_HOME"
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> export CUDNN_HOME="/PATH/TO/YOUR/CUDNN_HOME"
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> export PATH="${CUDA_HOME}/bin:${PATH}"
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> export LD_LIBRARY_PATH="${CUDA_HOME}/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}"
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> # 如您不方便将上述环境变量配置到 bashrc 文件中进行长期使用，你也可以在我们提供的 env.sh 文件中进行正确配置并激活，作为临时使用
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> source env.sh
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> ```
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我们强烈建议您规范安装，统一到一个目录下，以免不必要的麻烦。
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- 如您的第三方加速卡为寒武纪 MLU，请参考寒武纪官方文档进行：
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> [驱动安装](https://www.cambricon.com/docs/sdk_1.11.0/driver_5.10.6/user_guide_5.10.6/index.html)，
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> [CNToolkit 安装](https://www.cambricon.com/docs/sdk_1.11.0/cntoolkit_3.4.1/cntoolkit_install_3.4.1/index.html)，
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> [CNNL 安装](https://www.cambricon.com/docs/sdk_1.11.0/cambricon_cnnl_1.16.1/user_guide/index.html)，
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> 安装完成后请进行相应的环境变量配置，将可执行文件目录与库目录添加到操作系统识别的路径中，例如
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>
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> ```bash
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> # 将如下内容写入到你的 bashrc 文件并 source 该文件
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> export NEUWARE_HOME="/usr/local/neuware"
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> export PATH="${NEUWARE_HOME}/bin:${PATH}"
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> export LD_LIBRARY_PATH="${NEUWARE_HOME}/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}"
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> # 如您不方便将上述环境变量配置到 bashrc 文件中进行长期使用，你也可以在我们提供的 env.sh 文件中进行正确配置并激活，作为临时使用
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> source env.sh
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> ```
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我们强烈建议您规范安装，统一到一个目录下，以免不必要的麻烦。另外请注意，由于 MLU 上层软件建设适配程度有限，如您在其覆盖的机器，操作系统之外运行，需要在安装驱动之后使用上层软件的 Docker。
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4. 确认您安装了 make，build-essential， python-is-python3， python-dev-is-python3， python3-pip， libdw-dev，如您的机器没有上述基础依赖，请自行按需安装。
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- 在使用 apt-get 工具情况下，您可以这样执行
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```bash
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sudo apt-get install make cmake build-essential python-is-python3 python-dev-is-python3 python3-pip libdw-dev
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```
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5. 更新pip并切换到清华源
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```bash
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python -m pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade pip
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pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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```
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6. 安装一些不必要的项目（可选）
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- 如您需要运行本项目下的 example 代码，您需要安装一些辅助项目。请注意这些项目不是必要的，若您不需要运行样例代码，这些项目无需安装。
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> [Pytorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)：业界内流行的神经网络编程框架
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> [ONNX](https://onnx.ai/get-started.html)：业界内流行的神经网络模型存储文件与转换器
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> [onnxsim](https://pypi.org/project/onnxsim/)：一个简化onnx模型的小工具
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> [onnx2torch](https://github.com/ENOT-AutoDL/onnx2torch)：一个将onnx模型转换pytorch模型的小工具
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> [tqdm](https://pypi.org/project/tqdm/)：一个显示程序运行进度条的小工具
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- 如您需要使用本项目下的 InfiniTest 测试工具，你还需要安装如下的项目：
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> [protobuf](https://github.com/protocolbuffers/protobuf)： 一种序列化文件的格式及其编译、序列化、解析工具
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## 编译本项目
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推荐使用 X86-64 机器以及 Ubuntu-22.04，本文以此环境为例。
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1. 配置环境
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打开 env.sh 文件进行环境变量配置，之后执行
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```bash
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source env.sh
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```
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2. 编译本项目并打包成 Python 库进行安装
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我们提供了意见编译参数，您可以在项目根目录下执行下面的命令。第一次执行会同时安装 python 依赖库，耗时略长，请耐心等待。
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仅编译 CPU 部分，不编译第三方计算卡：
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```bash
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make install-python
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```
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编译 CPU 部分，同时编译英伟达 GPU 部分：
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```bash
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export CUDA_HOME=/path/to/your/cuda_home
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make install-python CUDA=ON
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```
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编译 CPU 部分，同时编译寒武纪 MLU 部分：
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```bash
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export NEUWARE_HOME=/path/to/your/neuware_home
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make install-python BANG=ON
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```
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3. 使用方法
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安装成功后，您就可以使用本项目的 Python 接口进行编码并运行。具体使用方式可以参考项目样例代码 example/Resnet/resnet.py 以及用户使用手册
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## 技术支持
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如遇到问题，请联系我们技术支持团队
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