昆仑芯 XPU

要求

OS：Linux
Python：3.10
XPU 型号：P800
XPU 驱动版本：≥ 5.0.21.26
XPU 固件版本：≥ 1.48

已验证的平台：

CPU：INTEL(R) XEON(R) PLATINUM 8563C / Hygon C86-4G 7490 64-core Processor
内存：2T
磁盘：4T
OS：CentOS release 7.6 (Final)
Python：3.10
XPU 型号：P800（OAM 版）
XPU 驱动版本：5.0.21.26
XPU 固件版本：1.48

注：目前只验证过 INTEL 或海光 CPU OAM 版 P800 服务器，暂未验证其它 CPU 和 PCIe 版 P800 服务器。

1. 使用 Docker 安装（推荐）

mkdir Work
cd Work
docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/fastdeploy-xpu:2.4.0
docker run --name fastdeploy-xpu --net=host -itd --privileged -v $PWD:/Work -w /Work \
    ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/fastdeploy-xpu:2.4.0 \
    /bin/bash
docker exec -it fastdeploy-xpu /bin/bash

2. 使用 Pip 安装

安装 PaddlePaddle

python -m pip install paddlepaddle-xpu==3.3.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/xpu-p800/

或者您也可以安装最新版 PaddlePaddle（不推荐）

python -m pip install --pre paddlepaddle-xpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/xpu-p800/

安装 FastDeploy（注意不要通过 pypi 源安装）

python -m pip install fastdeploy-xpu==2.4.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-xpu-p800/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

或者你也可以安装最新版 FastDeploy（不推荐）

python -m pip install --pre fastdeploy-xpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/fastdeploy-xpu-p800/ --extra-index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple

3. 从源码编译安装

安装 PaddlePaddle

python -m pip install paddlepaddle-xpu==3.3.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/xpu-p800/

或者您也可以安装最新版 PaddlePaddle（不推荐）

python -m pip install --pre paddlepaddle-xpu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/xpu-p800/

下载 FastDelpoy 源码，切换到稳定分支或 TAG

git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy
git checkout <tag or branch>
cd FastDeploy

下载昆仑编译依赖

bash custom_ops/xpu_ops/download_dependencies.sh stable

或者你也可以下载最新版编译依赖

bash custom_ops/xpu_ops/download_dependencies.sh develop

设置环境变量

export CLANG_PATH=$(pwd)/custom_ops/xpu_ops/third_party/xtdk
export XVLLM_PATH=$(pwd)/custom_ops/xpu_ops/third_party/xvllm

开始编译并安装：


bash build.sh

编译后的产物在 FastDeploy/dist 目录下。

4. Python-only 快速安装

如果你已经完成过一次完整编译安装，后续仅修改了 Python 代码，可以使用 Python-only 模式将 Python 文件快速同步到 site-packages，跳过 C++ 算子编译和 Wheel 打包。

前提条件

必须先完成过一次完整编译安装（即执行过 bash build.sh 1 ...），确保 site-packages 中已有编译产物（.so 文件）。

使用方式

# 使用默认 python
bash build.sh 2

# 指定 Python 解释器
bash build.sh 2 python3

# 使用完整路径指定 Python 解释器
bash build.sh 2 /path/to/your/python

第 1 个参数 2：表示使用 Python-only 模式
第 2 个参数（可选）：Python 解释器路径或命令名，默认为 python

适用场景

场景	推荐方式
仅修改 Python 文件	`bash build.sh 2`
修改了 C++/CUDA 代码	`bash build.sh 1 ...`（完整编译）
首次编译	`bash build.sh 1 ...`（完整编译）

注意： 该模式需要系统安装 rsync，若未安装请先执行 apt-get install rsync 或 yum install rsync。

验证是否安装成功

python -c "import paddle; paddle.version.show()"
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
python -c "from paddle.jit.marker import unified"
python -c "from fastdeploy.model_executor.ops.xpu import block_attn"

如果上述步骤均执行成功，代表 FastDeploy 已安装成功。

如何在昆仑芯 XPU 上部署服务

请参考 支持的模型与服务部署 以了解昆仑芯 XPU 支持的模型与服务部署方法。