从零到上手：7 步走

面向环境交付工程师和第一次使用昇腾智算服务器的同学。 照着这 7 步走完，你就能在这台机器上跑起你的第一行 PyTorch / MindSpore，并拥有一个可用的业务环境。

flowchart LR
    A[第1步 上电与规划] --> B[第2步 操作系统]
    B --> C[第3步 固件与驱动]
    C --> D[第4步 CANN]
    D --> E[第5步 AI框架]
    E --> F[第6步 业务接入]
    F --> G[第7步 自检]

第 1 步：服务器上电与环境规划

• 确认硬件型号（区分 A2 / A3 系列、服务器 vs 板卡），记录配置。
• 规划操作系统、CANN 版本、AI 框架版本的配套组合。
• 准备好带外管理（BMC/iBMC）、电源、网线、存储。

👉 01 服务器上电与规划

第 2 步：安装操作系统

• 昇腾支持的 OS 范围以 官方兼容性查询 为准。
• 本仓库默认以 openEuler 24.03 LTS SP1（Arm） 为例，给出完整安装步骤。

👉 02 操作系统选择与安装

第 3 步：安装固件与驱动

• 固件（Firmware）与驱动（Driver）是让 NPU 被系统识别的基础。
• 安装后用 npu-smi info 验证是否识别到设备。

👉 03 固件与驱动安装

第 4 步：安装 CANN

• CANN（异构计算架构）是昇腾上层的算力使能平台。
• 选择社区版 / 商用版中合适的一个，并装上配套 kernels。

👉 04 CANN 安装

第 5 步：安装 AI 框架

• PyTorch + torch_npu：最主流，生态最全，推荐首选。
• MindSpore：华为自研，与昇腾深度协同。

👉 05 PyTorch + torch_npu 安装 · 06 MindSpore 安装

第 6 步：接入业务

• 跑起一个验证脚本确认环境 OK。
• 然后根据你的目标进入 训练 或 推理。

第 7 步：环境自检

• 用一份自检清单逐项确认：设备识别、驱动状态、框架可用性、性能基线。

👉 08 环境自检清单

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一条命令环境自检（快速）

# 1. 查看 NPU 设备
npu-smi info

# 2. 确认 CANN 环境变量
echo $ASCEND_HOME

# 3. PyTorch + torch_npu 是否能调用
python -c "import torch; import torch_npu; print('NPU count:', torch.npu.device_count())"

# 4. MindSpore 是否能调用
python -c "import mindspore; mindspore.set_device('Ascend'); mindspore.run_check()"

TIP

想跳过繁琐手动安装？很多场景可以直接用官方 Docker 镜像，一步拿到可用环境，见 Docker 镜像与离线部署。