飞桨与海光人工智能加速卡DCU系列完成互证，助力国产AI加速 卡人工智能应用创新...

近日，百度飞桨深度学习框架与海光人工智能加速卡DCU系列进行了安装部署测试、基本功能测试和稳定性兼容性测试，联合测试结果显示百度飞桨深度学习框架在海光DCU系列以及海光3000、5000、7000系列CPU环境上均能顺利安装，可以可靠、稳定、高性能地运行，满足用户的关键性应用需求。

图1：飞桨与海光DCU生态兼容性认证证书

其中，DCU（Deep Computing Unit 深度计算器）是海光（HYGON）推出的一款专门用于AI人工智能和深度学习的加速卡。目前飞桨框架ROCm版基于海光CPU(X86)和DCU支持以下模型的单机单卡/单机多卡的训练与推理。

飞桨框架ROCm版安装说明及测试环境说明：

本次适配及测试工作是由飞桨团队和海光团队基于海光7000系列CPU以及海光DCU-Z100深度计算处理器芯片，在CentOS7.6操作系统下进行了相关性测试。目前飞桨框架ROCm版支持基于海光CPU和DCU的Python的训练和原生预测，当前支持的飞桨框架ROCm版本为4.0.1, 飞桨框架版本为2.1.0，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

软件名称	版本号
Python	3.7.9
Cmake	3.16.0
gcc (Debian 8.3.0-6.lnd.vec.20)	7.3.1
Git	2.17.1
OpenBLAS	0.3.5-1
Protobuf	3.6.1.3-2
Pip	20.2.4
飞桨深度学习框架	2.1.0

表1：软件环境

项目	数量	硬件环境	软件环境
服务器	1台	•双路海光7285 32核CPU •支持8块DCU Z100 •支持512G DDR4内存 •支持4块960G SATA SSD •2+2冗余2000W电源模块	操作系统：CentOS7.6

表2：硬件环境

飞桨框架ROCm版支持模型：

当前在海光DCU芯片上进行过80+模型的官方验证，验证包括有图像分类（PaddleClas）、目标检测（PaddleDetection）、图像分割（PaddleSeg）、文字识别（PaddleOCR）、生成对抗网络（PaddleGAN）、自然语言处理（PaddleNLP）、推荐（PaddleRec）、语音（Parakeet）类别的模型。下表是支持的部分目标检测类模型的情况，完整支持信息请见：

飞桨官网 > 文档 >使用教程 >硬件支持 > 海光DCU芯片运行飞桨 > 飞桨框架ROCm版支持模型。

（文档链接：

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/09_hardware_support/rocm_docs/paddle_rocm_cn.html ）

飞桨框架ROCm版训练及预测：

训练：使用海光CPU/DCU进行训练与使用Intel CPU/Nvidia GPU训练相同，当前飞桨框架ROCm版本完全兼容飞桨框架 CUDA版本的API，直接使用原有的GPU训练命令和参数即可。

预测：使用海光CPU/DCU进行预测与使用Intel CPU/Nvidia GPU预测相同，支持飞桨原生推理库(Paddle Inference)，适用于高性能服务器端、云端推理。当前飞桨框架 ROCm版本完全兼容飞桨框架 CUDA版本的 C++/Python API，直接使用原有的GPU预测命令和参数即可。

完整训练及预测示例可参考官网海光DCU芯片运行飞桨文档。

海光信息技术股份有限公司（以下简称“海光公司”）自主研发的人工智能加速卡DCU系列可以全面覆盖支持深度学习训练场景，轻松应对复杂神经网络训练，适合为人工智能计算提供强大的算力。产品已经大量应用在电信、金融、教育、科研、人工智能等重要领域。

北京百度网讯科技有限公司（以下简称“百度公司”）自主研发的深度学习平台飞桨，以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体，是中国首个自主研发、功能丰富、开源开放的产业级深度学习平台。

本次百度飞桨深度学习框架与海光人工智能加速卡DCU系列完成互认证，将进一步提升双方在国产软、硬件领域的产品竞争力，不断完善产品性能的同时，为客户提升AI平台支撑能力，助力客户实现数字化、智能化升级转型。

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