【昇腾AI系列】Atlas 200DK环境适配

关于Atlas 200DK

Atlas 200DK是华为昇腾推出的一款基于昇腾310芯片的NPU处理器。该芯片主要用于AI推理计算。
Atlas是大力神的意思，难道这个寓意是”大力出奇迹？“。 DK是Developer Kit的缩写，意为开发套件。

关于昇腾处理器

昇腾310算力很强悍，高达22TPos的算力。助力开发者实现一站式的AI应用开发。
昇腾处理器在ARM上增加了达芬奇架构，以外围AI加速器来进行张量运算加速，而这类架构倒是更像GPU架构，都是为了优化AI智能计算，加入了对于张量核心的优化支持，但是由于GPU并非专门为AI计算设计的，所以在神经网络推理等主流应用上，传统GPU架构并不如达芬奇架构的效率高。
达芬奇架构采用3D Cube针对矩阵运算做加速，大幅提升单位功耗下的AI算力，每个AI Core可以在一个时钟周期内实现4096个MAC操作，相比传统的CPU和GPU实现数量级的提升。

AI计算的核心是矩阵乘法运算，计算时由左矩阵的一行和右矩阵的一列相乘，每个元素相乘之后的和输出到结果矩阵。
在此计算过程中，标量（Scalar）、向量（Vector）、矩阵（Matrix）算力密度依次增加，对硬件的AI运算能力不断提出更高要求。 典型的神经网络模型计算量都非常大，这其中99%的计算都需要用到矩阵乘，也就是说，如果提高矩阵乘的运算效率，就能最大程度上提升AI算力——这也是达芬奇架构设计的核心：以最小的计算代价增加矩阵乘的算力，实现更高的AI能效。

AI芯片Ascend 910与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore才是真正的AI国产自主化的基座，是中美AI技术对抗中中国的王牌。目前国内的AI芯片大多只能做推理，无法完成复杂的训练任务，昇腾910处理器结合MindSpore可以实现AI训练，对标英伟达的GPU和谷歌与脸书的TensorFlow和PyTorch，为将来中国AI的弯道超车开辟了新的道路。

SD卡制作：

Step1:sd制作
我使用的是CANN 5.0.4版本，ubuntu为18.0.4，安装dd镜像（其实我不懂dd是啥意思）
https://support.huaweicloud.com/dedg-A200dk_3000_c75/atlased_04_0013.html
Step2:通过网线接好后，远程登陆

登录：

ssh [email protected]
用户HwHiAiUser缺省登录密码为“Mind@123”。

root用户：
su - root
Mind@123

部署PyACL

ACL是昇腾计算语言。PyACL是该语言的Python接口API。
安装可以参考如下流程：
https://support.huaweicloud.com/dedg-A200dk_3000_c75/atlased_04_0017.html

查看芯片使用情况

npu-smi info 查看npu的驱动固件

这就说明我们的芯片NPU驱动和CANN可以使用了。