# 安装指南 本文档提供了2种安装方式以满足不同用户的需求。您可以根据自己的具体需求选择最合适的安装方法。 1. Python wheel安装: 通过 Python Wheel 安装包进行安装是最快捷、最简便的方式,适用于希望快速部署 Triton-Ascend 的用户。 2. 源代码编译安装: 如果您需要对 triton-ascend 进行开发或自定义修改,则应采用源代码编译安装的方法。这种方式允许您根据项目需求调整源代码,并编译安装定制化的 triton-ascend 版本。 ## 环境准备 ### Python版本要求 当前Triton-Ascend要求的Python版本为:**py3.9-py3.11**。 ### 安装Ascend CANN 异构计算架构CANN(Compute Architecture for Neural Networks)是昇腾针对AI场景推出的异构计算架构, 向上支持多种AI框架,包括MindSpore、PyTorch、TensorFlow等,向下服务AI处理器与编程,发挥承上启下的关键作用,是提升昇腾AI处理器计算效率的关键平 台。 您可以访问昇腾社区官网,根据其提供的软件安装指引完成 CANN 的安装配置。 在安装过程中,请选择 CANN 版本 **8.2.RC1.alpha002**,并根据实际环境指定CPU架构(AArch64/X86_64),NPU硬件型号对应的软件包。 建议下载安装: | 软件类型 | 软件包说明 | 软件包名称 | |----------|------------------|----------------------------------| | Toolkit | CANN开发套件包 | Ascend-cann-toolkit_version_linux-arch.run | | Kernels | CANN二进制算子包 | Ascend-cann-kernels-chip_type_version_linux-arch.run | 社区下载链接: ```bash https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=cann ``` 社区安装指引链接: ```bash https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/82RC1alpha002/softwareinst/instg/instg_0001.html?Mode=PmIns&OS=Ubuntu&Software=cannToolKit ``` 该文档提供了完整的安装流程说明与依赖项配置建议,适用于需要全面部署 CANN 环境的用户。 CANN安装完成后,需要配置环境变量才能生效。请用户根据set_env.sh的实际路径执行如下命令。 ```bash source ${HOME}/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh ``` - 注:如果用户未指定安装路径,则软件会安装到默认路径下,默认安装路径如下。root用户:“/usr/local/Ascend”,非root用户:“${HOME}/Ascend”,${HOME}为当前用户目录。 上述环境变量配置只在当前窗口生效,用户可以按需将以上命令写入环境变量配置文件(如.bashrc文件)。 ### 安装python依赖 ```bash pip install attrs==24.2.0 numpy==1.26.4 scipy==1.13.1 decorator==5.1.1 psutil==6.0.0 pytest==8.3.2 pytest-xdist==3.6.1 pyyaml ``` ### 安装torch_npu 当前配套的torch_npu版本为2.6.0rc1版本。 ```bash pip install torch_npu==2.6.0rc1 ``` ## Python wheel 安装 Triton-Ascend 通过 Python Wheel 安装包安装 Triton-Ascend 是最快捷、最简便的方式。使用下面命令安装: ```bash pip install triton-ascend ``` 运行Triton示例 ```bash # 设置CANN环境变量(以root用户默认安装路径`/usr/local/Ascend`为例) source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh # 运行tutorials示例: python3 ./triton-ascend/ascend/examples/tutorials/01-vector-add.py ``` ## 源代码安装 Triton-Ascend 如果您需要对 triton-ascend 进行开发或自定义修改,则应采用源代码编译安装的方法。这种方式允许您根据项目需求调整源代码,并编译安装定制化的 triton-ascend 版本。 ### 系统要求 - GCC >= 9.4.0 - GLIBC >= 2.27 ## 依赖 ### 包版本依赖 Python支持版本为:**py3.9-py3.11**, torch及torch_npu支持版本为:**2.6.0**。 ### 安装系统库依赖 安装zlib1g-dev/lld/clang,可选安装ccache包用于加速构建。 - 推荐版本 clang >= 15 - 推荐版本 lld >= 15 ```bash 以ubuntu系统为例: apt update apt install zlib1g-dev clang-15 lld-15 apt install ccache # optional ``` ### 安装python依赖 ```bash pip install ninja cmake wheel pybind11 # build-time dependencies pip install attrs==24.2.0 numpy==1.26.4 scipy==1.13.1 decorator==5.1.1 psutil==6.0.0 pytest==8.3.2 pytest-xdist==3.6.1 pyyaml torch==2.6.0 torch-npu==2.6.0rc1 # torch dependencies ``` ## 基于LLVM构建 Triton 使用 LLVM20 为 GPU 和 CPU 生成代码。同样,昇腾的毕昇编译器也依赖 LLVM 生成 NPU 代码,因此需要编译 LLVM 源码才能使用。请关注依赖的 LLVM 特定版本。 1. `git checkout` 检出指定版本的LLVM. ```bash git clone --no-checkout https://github.com/llvm/llvm-project.git cd llvm-project git checkout b5cc222d7429fe6f18c787f633d5262fac2e676f ``` 2. clang构建安装LLVM - 步骤1:推荐使用clang安装LLVM,环境上请安装clang、lld,并指定版本(推荐版本clang>=15,lld>=15), 如未安装,请按下面指令安装clang、lld、ccache: ```bash apt-get install -y clang-15 lld-15 ccache ``` 如果环境上有多个版本的clang,请设置clang为当前安装的版本clang-15,如果clang只有15版本,或已指定15版本则跳过该步骤: ```bash update-alternatives --install /usr/bin/clang clang /usr/bin/clang-15 20; \ update-alternatives --install /usr/bin/clang++ clang++ /usr/bin/clang++-15 20; \ update-alternatives --install /usr/bin/lld lld /usr/bin/lld-15 20 ``` - 步骤2:设置环境变量 LLVM_INSTALL_PREFIX 为您的目标安装路径: ```bash export LLVM_INSTALL_PREFIX=/path/to/llvm-install ``` - 步骤3:执行以下命令进行构建和安装LLVM: ```bash cd $HOME/llvm-project # your clone of LLVM. mkdir build cd build cmake ../llvm \ -G Ninja \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DLLVM_ENABLE_ASSERTIONS=ON \ -DLLVM_ENABLE_PROJECTS="mlir;llvm;lld" \ -DLLVM_TARGETS_TO_BUILD="host;NVPTX;AMDGPU" \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${LLVM_INSTALL_PREFIX} \ -DCMAKE_C_COMPILER=clang \ -DCMAKE_CXX_COMPILER=clang++ ninja install ``` 3. GCC构建安装LLVM - 步骤1:推荐使用clang,如果只能使用GCC安装,请注意[注1] [注2]。设置环境变量 LLVM_INSTALL_PREFIX 为您的目标安装路径: ```bash export LLVM_INSTALL_PREFIX=/path/to/llvm-install ``` - 步骤2:执行以下命令进行构建和安装: ```bash cd $HOME/llvm-project # your clone of LLVM. mkdir build cd build cmake -G Ninja ../llvm \ -DLLVM_CCACHE_BUILD=OFF \ -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ -DLLVM_ENABLE_ASSERTIONS=ON \ -DLLVM_ENABLE_PROJECTS="mlir;llvm" \ -DLLVM_TARGETS_TO_BUILD="host;NVPTX;AMDGPU" \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=${LLVM_INSTALL_PREFIX} ninja install ``` - 注1:若在编译时出现错误`ld.lld: error: undefined symbol`,可在步骤2中加入设置`-DLLVM_ENABLE_LLD=ON`。 - 注2:若环境上ccache已安装且正常运行,可设置`-DLLVM_CCACHE_BUILD=ON`加速构建, 否则请勿开启。 ### 克隆 Triton-Ascend ```bash git clone https://gitee.com/ascend/triton-ascend.git --recurse-submodules --shallow-submodules ``` ### 构建 Triton-Ascend 1. 源码安装 - 步骤1:请确认已设置[基于LLVM构建]章节中,LLVM安装的目标路径 ${LLVM_INSTALL_PREFIX} - 步骤2:请确认已安装clang>=15,lld>=15,ccache ```bash cd triton-ascend/ LLVM_SYSPATH=${LLVM_INSTALL_PREFIX} \ TRITON_PLUGIN_DIRS=./ascend \ TRITON_BUILD_WITH_CCACHE=true \ TRITON_BUILD_WITH_CLANG_LLD=true \ TRITON_BUILD_PROTON=OFF \ TRITON_WHEEL_NAME="triton" \ TRITON_APPEND_CMAKE_ARGS="-DTRITON_BUILD_UT=OFF" \ python3 setup.py install ``` - 注3:推荐GCC >= 9.4.0,如果GCC < 9.4,可能报错 “ld.lld: error: unable to find library -lstdc++fs”,说明链接器无法找到 stdc++fs 库。 该库用于支持 GCC 9 之前版本的文件系统特性。此时需要手动把 CMake 文件中相关代码片段的注释打开: - triton-ascend/CMakeLists.txt ```bash if (NOT WIN32 AND NOT APPLE) link_libraries(stdc++fs) endif() ``` 打开注释后重新构建项目即可解决该问题。 2. 运行Triton示例 ```bash # 设置CANN环境变量(以root用户默认安装路径`/usr/local/Ascend`为例) source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh # 运行tutorials示例: python3 ./triton-ascend/ascend/examples/tutorials/01-vector-add.py ```