验证是否成功安装 CANN

ytkz2024-08-172025-10-22

要验证是否成功安装 CANN（Ascend Computing Language Neural Network）工具包（在 ARM Linux 系统上，用户模式安装），可以按照以下步骤检查安装状态和环境配置。以下是具体方法，确保你已完成 CANN toolkit 的安装（如 ~/ascend/cann 目录）：

1. 检查安装目录

确认 CANN toolkit 是否正确安装到指定目录（例如 ~/ascend/cann）：

ls ~/ascend/cann

预期输出：目录包含 toolkit、bin、lib、include 等子目录，可能还有 set_env.sh 等脚本。
如果目录为空或不存在，说明安装失败，需重新运行安装命令（如 ./Ascend-cann-toolkit_8.0.0_linux-aarch64.run --install --install-path=~/ascend/cann）并检查日志（通常在安装目录或 /tmp 下，文件名如 Ascend*.log）。

2. 验证环境变量

CANN 工具包依赖环境变量（如 PATH、LD_LIBRARY_PATH）正确配置。运行以下命令：

source ~/ascend/cann/set_env.sh
env | grep -E "ASCEND|LD_LIBRARY_PATH|PATH"

预期输出：包含类似以下内容（路径基于你的安装目录）：

ASCEND_TOOLKIT_HOME=/home/your_user/ascend/cann
LD_LIBRARY_PATH=/home/your_user/ascend/cann/lib:...
PATH=/home/your_user/ascend/cann/bin:...

如果没有输出，说明环境变量未设置，需手动 source 或检查 set_env.sh 是否存在。

3. 检查 CANN 工具版本

验证 CANN toolkit 是否可用：

ascend-toolkit --version

预期输出：显示版本号，如 Ascend CANN Toolkit 8.0.0。
如果命令不存在或报错，说明 PATH 未正确包含 ~/ascend/cann/bin，重新 source 环境变量或检查安装。

4. 检查 NPU 驱动（可选，需硬件支持）

如果你有 Ascend NPU 硬件且驱动已安装（需 root 或管理员预装），验证硬件是否可用：

npu-smi info

预期输出：列出 NPU 设备信息，如芯片型号（Ascend 910/310）、ID、健康状态等。例如：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NPU   Name   Health  Power(W)  Temp(C)  Memory-Utilization  Compute-Utilization |
| 0     910    OK      50.0     45       10%                0%                 |
+-----------------------------------------------------------------------------+

如果命令不存在或无输出，说明：
- 驱动未安装（需 root 安装驱动包，如 Ascend-ascend910-driver_xxx_linux-aarch64.run）。
- 当前用户不在驱动所需组（如 HwHiAiUser 或 video）。检查：
```
groups
```
  如果缺少相关组，需管理员添加：sudo usermod -aG HwHiAiUser your_username。
- 没有 NPU 硬件，命令无效（仅 toolkit 安装仍可用于开发）。

5. 验证 Python 环境（与 torch-npu 相关）

如果你已安装 torch-npu，检查 CANN 的 Python 库是否可用：

source ~/ascend/cann/set_env.sh
python3 -c "import torch; import torch_npu; print(torch_npu.npu.is_available())"

预期输出：
- True：表示 NPU 可用（需驱动和硬件支持）。
- False：NPU 不可用，可能无驱动/硬件，但 CANN Python 库已加载。
如果报错（如 ImportError: libascendcl.so），说明：
- CANN 库路径未正确加载，检查 LD_LIBRARY_PATH。
- torch-npu 未正确安装，重新运行 pip install torch-npu。

6. 运行 CANN 示例（可选）

CANN 安装包通常包含示例代码（在 ~/ascend/cann/samples 或官网下载）。尝试运行一个简单示例：

找到示例（如 ~/ascend/cann/samples/python 中的脚本）。

运行：

python3 ~/ascend/cann/samples/python/xxx.py

预期输出：示例正常运行或输出结果（可能需 NPU 硬件）。
如果报错，检查错误日志，常见问题包括缺少依赖（如 numpy）或环境变量未设置。

7. 常见问题排查

命令不存在：确认 PATH 包含 ~/ascend/cann/bin。
库加载错误：检查 LD_LIBRARY_PATH 是否包含 ~/ascend/cann/lib，或安装缺失的系统依赖（如 libatlas-base-dev）。
权限问题：如果涉及硬件，确认用户在 HwHiAiUser 或 video 组。
日志检查：查看安装日志（/tmp/Ascend*.log 或安装目录下的日志），查找错误原因。
依赖检查：运行 ./Ascend-cann-toolkit_8.0.0_linux-aarch64.run --check 检查缺失依赖，用 pip install --user 安装用户级包。

8. 如果仍不工作

提供具体错误信息（如命令输出、日志片段），我可以进一步分析。
如果系统无 NPU 硬件或驱动，CANN toolkit 仍可用于开发/测试，但 torch-npu 硬件加速不可用。

考虑容器化方案（如 Podman/Docker，rootless 模式），镜像已预装 CANN：

podman run -it --rm ascendhub.huawei.com/public-ascendhub/ascend-toolkit:arm64-8.0.RC1 bash

完成以上步骤，你可确认 CANN 是否正确安装。如果目标是 torch-npu，确保 CANN 环境加载后再运行 Python 测试。