MindSpore 1.7自动安装 GPU篇

MindSpore 1.7推出一个方便的安装方式，自动安装，试着体验一下

官网操作指南链接是：https://www.mindspore.cn/install

我选择的是cuda 10.1+py3.7的版本

1. 第一步 根据安装说明：在使用自动安装脚本之前，需要确保系统正确安装了NVIDIA GPU驱动。CUDA 10.1要求最低显卡驱动版本为418.39；CUDA 11.1要求最低显卡驱动版本为450.80.02。执行以下指令检查驱动版本。

nvidia-smi

确认是418.39 真好合适

2. 第二步下载安装脚本

在官网解释中，说的是支持1.6.0及以上的版本，但是当我选择1.6版本的时候，并没有写着自动安装，这个我也不确定1.6支不支持

还是按照1.7的来

获取安装脚本

3. 执行脚本发现存在问题：

MINDSPORE_VERSION=1.7.0 bash -i ./ubuntu-gpu-pip.sh

CUDA 11.1 minimum required driver version is 450.80.02, but current nvidia driver version is 418.39, please upgrade your driver manually.

我明明是cuda10.1, 为什么报11.1呢

查看脚本发现

脚本里面CUDA_VERSION=${CUDA_VERSION:-11.1} 设置的cuda是11.1， 需要手动改成10.1

4. 再次执行脚本

中间有点长，只截部分

下面显示安装成功

下面显示执行脚本成功

5. 最后我们来分析下脚本：

PYTHON_VERSION=${PYTHON_VERSION:-3.7} MINDSPORE_VERSION=${MINDSPORE_VERSION:EMPTY} CUDA_VERSION=${CUDA_VERSION:-10.1} OPENMPI=${OPENMPI:-off}

OPENMPI为on 可以自动安装mpi

但是由于我的机器已经安装，所以保留原来的off

看自己机器有没有安装mpi可以执行一下mpirun

上面就代表安装了

inimum_driver_version_map["10.1"]="418.39" minimum_driver_version_map["11.1"]="450.80.02"

两个cuda分别匹配的显卡驱动版本

脚本：

# python sudo add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa sudo apt-get install python$PYTHON_VERSION python$PYTHON_VERSION-distutils python3-pip -y sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python$PYTHON_VERSION 100 # pip python -m pip install -U pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echo -e "alias pip='python -m pip'" >> ~/.bashrc python -m pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

通过APT安装Python3和pip3

脚本：

# install cuda/cudnn echo "installing CUDA and cuDNN" cd /tmp declare -A cuda_url_map=() cuda_url_map["10.1"]=https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/10.1/Prod/local\_installers/cuda\_10.1.243\_418.87.00\_linux.run cuda_url_map["11.1"]=https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.1.1/local\_installers/cuda\_11.1.1\_455.32.00\_linux.run cuda_url=${cuda_url_map[$CUDA_VERSION]} wget $cuda_url sudo sh ${cuda_url##*/} --silent --toolkit cd - sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86\_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86\_64/ /" sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86\_64/ /" sudo apt-get update declare -A cudnn_name_map=() cudnn_name_map["10.1"]="libcudnn7=7.6.5.32-1+cuda10.1 libcudnn7-dev=7.6.5.32-1+cuda10.1" cudnn_name_map["11.1"]="libcudnn8=8.0.4.30-1+cuda11.1 libcudnn8-dev=8.0.4.30-1+cuda11.1" sudo apt-get install --no-install-recommends ${cudnn_name_map[$CUDA_VERSION]} -y

解析：下载CUDA和cuDNN并安装

脚本：

sudo apt-get install curl make gcc-7 libgmp-dev linux-headers-"$(uname -r)" -y

解析：安装gcc gmp

脚本：

set +e && source ~/.bashrc set -e add_env PATH /usr/local/cuda/bin add_env LD_LIBRARY_PATH /usr/local/cuda/lib64 add_env LD_LIBRARY_PATH /usr/lib/x86_64-linux-gnu set +e && source ~/.bashrc

解析：添加cuda到环境变量

if [[ X"$OPENMPI" == "Xon" ]]; then echo "installing openmpi" cd /tmp curl -O https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-4.0.3.tar.gz tar xzf openmpi-4.0.3.tar.gz cd openmpi-4.0.3 ./configure --prefix=/usr/local/openmpi-4.0.3 make sudo make install add_env PATH /usr/local/openmpi-4.0.3/bin add_env LD_LIBRARY_PATH /usr/local/openmpi-4.0.3/lib fi

若是OPENMPI=on就是安装mpirun

arch=`uname -m`

python -m pip install https://ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/${MINDSPORE\_VERSION}/MindSpore/gpu/${arch}/${cuda\_name}/mindspore\_gpu-${version\_map\["$PYTHON\_VERSION"\]}-linux\_${arch}.whl --trusted-host ms-release.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装匹配的whl包

最后安装和执行成功