(1) 前置安裝

• 確認是安裝 Ubuntu 是x86架構64位作業系統。Ubuntu 18.04 或者Ubuntu20

• 安裝GCC、Git、glibc、CMake、OpenSSL。如已安裝，跳過。注意，GCC 9不相容CUDA 10.1

# 安裝GCC
sudo apt-get install gcc-7 git automake autoconf libtool libgmp-dev tcl patch libnuma-dev flex -y

# 安裝CMake
wget -O - https://apt.kitware.com/keys/kitware-archive-latest.asc 2>/dev/null | sudo apt-key add -
sudo apt-add-repository "deb https://apt.kitware.com/ubuntu/ $(lsb_release -cs) main"
sudo apt-get install cmake -y

 

• 安裝 Cuda10.1 或 11.1 驅動。已經安裝，過。

# 檢視安裝的Cuda驅動
nvidia-smi

# 如沒安裝則需要安裝
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run
echo -e "export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:\$PATH" >> ~/.bashrc
echo -e "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:\$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 

• 安裝cuDNN 下載配套CUDA 10.1的cuDNN v7.6.x : https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn

tar -zxvf cudnn.tgz
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*

如果之前安裝了其他CUDA版本或者CUDA安裝路徑不同，替換路徑和版本即可

• 安裝Minicanda或者Anaconda。

• 安裝Python 環境 3.7.5 或3.9.0（如何使用Conda安裝可以直接建立命令即可，如果手動安裝則需要配置Python環境變數）

# 建立環境
conda create --name py39_ms17 python=3.9.0
# 輸入y

source activate py39_ms17

# 切換到環境  win:conda、linux：source
source activate py39_ms17

# 檢視安裝版本
python --version
# 3.7.5

# 更新環境
pip install --upgrade pip

# 安裝wheel和setuptools
pip install wheel
pip install -U setuptools

# Cuda 驅動
nvidia-smi

# Cuda 版本
nvcc -V

(2) 下載原始碼

• 從程式碼倉下載原始碼

git clone https://gitee.com/mindspore/mindspore.git -b r1.7

• 注: 確保nvcc的安裝路徑已經新增到PATH與LD_LIBRARY_PATH環境變數中

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

(3) 編譯執行

• 進入MindSpore根目錄，然後執行編譯指令碼

cd mindspore

source activate py39_ms17

bash build.sh -e gpu -S on

• 預設從github下載依賴原始碼，當-S選項設定為on時，從對應的gitee映象下載。
  

(4) Pip安裝本地生成的MindSpore

source activate py39_ms17

pip install output/mindspore_gpu-*.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

配置Jupyterlab

source activate py39_ms17

pip install ipykernel -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

python -m ipykernel install --user --name py39_ms17 --display-name "py39_ms17"

驗證

python -c "import mindspore;mindspore.run_check()"

一把辛酸淚

• MindSpore原始碼安裝編譯報錯大合集(GPU)