README.md

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# 飞桨框架 ROCm 版安装说明

飞桨框架 ROCm 版支持基于海光 CPU 和海光 DCU 的训练和预测，不仅支持 AMD ROCm，同样支持海光 DCUToolkit（DTK），当前支持的 ROCm 版本为 4.0.1，支持的 DTK 有多个版本。提供两种安装方式：

- 通过预编译的 wheel 包安装
- 通过源代码编译安装

**说明**：基于对应 DTK 版本的飞桨 wheel 包可在[光合开发者社区 ](https://developer.hpccube.com/tool/#sdk) AI 生态包中进行下载

## 安装方式一：通过 wheel 包安装

**注意**：当前提供基于 CentOS 7.8 & ROCm 4.0.1 的 docker 镜像，与 Python 3.7 的 wheel 安装包。同时提供基于 CentOS 7.6 & DTK 22.10.1 的 docker 镜像，镜像中包含 Python 3.7 的飞浆 2.3.2 wheel 安装包（ image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/paddlepaddle:2.3.2-centos7.6-dtk-22.10.1-py37-latest ）

**第一步**：准备 CentOS 7.6 & DTK 22.10.1 运行环境 (推荐使用 Paddle 镜像)

可以直接从 Paddle 的官方镜像库拉取预先装有 CentOS 7.6 & DTK 22.10.1 的 docker 镜像

```bash
# 拉取镜像
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/paddlepaddle:2.3.2-centos7.6-dtk-22.10.1-py37-latest

# 启动容器，注意这里的参数，例如 shm-size, device 等都需要配置
docker run -it --network=host --name=oneflow_compile --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 -v /public/home/xxx:/home image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/paddlepaddle:2.3.2-centos7.6-dtk-22.10.1-py37-latest /bin/bash

# 检查容器是否可以正确识别海光 DCU 设备
rocm-smi

# 预期得到以下结果：
======================= ROCm System Management Interface =======================
================================= Concise Info =================================
GPU  Temp   AvgPwr  SCLK     MCLK    Fan   Perf  PwrCap  VRAM%  GPU%
0    50.0c  23.0W   1319Mhz  800Mhz  0.0%  auto  300.0W    0%   0%
1    48.0c  25.0W   1319Mhz  800Mhz  0.0%  auto  300.0W    0%   0%
2    48.0c  24.0W   1319Mhz  800Mhz  0.0%  auto  300.0W    0%   0%
3    49.0c  27.0W   1319Mhz  800Mhz  0.0%  auto  300.0W    0%   0%
================================================================================
============================= End of ROCm SMI Log ==============================
```

**第二步**：此镜像中已经集成 Python 3.7 的飞浆 2.3.2 版本，如果重新安装需要

```bash
pip3 uninstall paddlepaddle-rocm
pip3 install paddlepaddle-2.3.2_dtk2210_git0195561-cp37-cp37m-manylinux2014_x86_64.whl
```

**第三步**：验证安装包

安装完成之后，运行如下命令。如果出现 PaddlePaddle is installed successfully!，说明已经安装成功

```bash
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
```

## 安装方式二：通过源码编译安装

**注意**：可使用 Paddle 支持的 CentOS 7.9 & DTK-23.04.1 编译镜像，且根据 DTK-23.04.1 的需求，支持的编译器为 devtoolset-7

**第一步**：准备 DTK-23.04.1 编译环境 (推荐使用 Paddle 镜像)

可以直接从 Paddle 的官方镜像库拉取预先装有 DTK-23.04.1 的 docker 镜像。（如果使用其他版本 DTK，可在[开发者社区](https://developer.hpccube.com/tool/#sdk) DCU Toolkit 中下载其他版本 DTK 解压至 /opt/ 路径下，更换/opt下的原有的  DTK-23.04.1 文件夹，并重新 source env.sh）

```bash
# 拉取镜像
docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-dcu:dtk23.04.1-centos79-x86_64-gcc73

# 启动容器，注意这里的参数，例如 shm-size, device 等都需要配置
docker run -it --network=host --name=paddle_dev --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 -v `pwd`:/home registry.baidubce.com/device/paddle-dcu:dtk23.04.1-centos79-x86_64-gcc73 /bin/bash

# 替换DTK（可选）

# 检查容器是否可以正确识别海光 DCU 设备
rocm-smi

# 预期得到以下结果：
======================= ROCm System Management Interface =======================
================================= Concise Info =================================
GPU  Temp   AvgPwr  SCLK     MCLK    Fan   Perf  PwrCap  VRAM%  GPU%
0    50.0c  23.0W   1319Mhz  800Mhz  0.0%  auto  300.0W    0%   0%
1    48.0c  25.0W   1319Mhz  800Mhz  0.0%  auto  300.0W    0%   0%
2    48.0c  24.0W   1319Mhz  800Mhz  0.0%  auto  300.0W    0%   0%
3    49.0c  27.0W   1319Mhz  800Mhz  0.0%  auto  300.0W    0%   0%
================================================================================
============================= End of ROCm SMI Log ==============================
```

**第二步**：下载 Paddle 源码并编译，CMAKE 编译选项含义请参见[编译选项表](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/install/Tables.html#Compile)，如果指定 Paddle 版本，需要在编译前指定环境变量 PADDLE_VERSION

```bash
# 下载源码，默认 develop 分支
git clone -b 2.5.0-dtk-23.10 http://developer.hpccube.com/codes/aicomponent/paddle.git
cd Paddle

# 创建编译目录
mkdir build && cd build

# 指定 Paddle 版本
export PADDLE_VERSION=2.5.0

cmake .. -DPY_VERSION=3.9 -DWITH_GPU=OFF -DWITH_ROCM=ON -DWITH_RCCL=ON -DWITH_NCCL=OFF -DWITH_TESTING=ON -DWITH_DISTRIBUTE=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON -DCMAKE_VERBOSE_MAKEFILE=OFF -DWITH_TP_CACHE=ON -DROCM_PATH=${ROCM_PATH} -DWITH_MKLDNN=OFF

# 使用以下命令来编译
make -j16
```

**第三步**：安装与验证编译生成的 wheel 包

编译完成之后进入`Paddle/build/python/dist`目录即可找到编译生成的.whl 安装包，安装与验证命令如下：

```bash
# 安装命令
python -m pip install -U paddlepaddle_rocm-2.5.0-cp39-cp39-linux_x86_64.whl

# 验证命令
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
```

## 如何卸载

请使用以下命令卸载 Paddle：

```
pip3 uninstall paddlepaddle-rocm
```