💫 海光信息（HYGON）hcu（Triton 3.6）

💫 海光信息（HYGON）hcu（Triton 3.6）#

基于 Triton 3.6，x64
适用于 K100/BW1000

1. 构建与运行环境#

1.1 使用镜像（BW1000）#

如果网络连接可用，则无需执行后续步骤 1.x，因为构建过程中会自动获取依赖项。

# 方案 A：docker pull（28.4GB）
IMAGE=harbor.baai.ac.cn/flagtree/flagtree-hcu3.6-py310-torch2.9.0-ubuntu22.04:202604-base
docker pull ${IMAGE}
# 方案 B：docker load（7.3GB）
IMAGE=flagtree-hcu3.6-py310-torch2.9.0-ubuntu22.04:202604-base
wget https://baai-cp-web.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/trans/flagtree-hcu3.6-py310-torch2.9.0-ubuntu22.04.202604-base.tar.gz
docker load -i flagtree-hcu3.6-py310-torch2.9.0-ubuntu22.04.202604-base.tar.gz

CONTAINER=flagtree-dev-xxx
docker run -dit \
    --network=host --ipc=host --privileged=true \
    --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE \
    --security-opt seccomp=unconfined \
    --device=/dev/kfd --device=/dev/mkfd --device=/dev/dri \
    -v /opt/hyhal:/opt/hyhal \
    -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
    -v /data:/data -v /home:/home -v /tmp:/tmp \
    -w /root --name ${CONTAINER} ${IMAGE}
docker exec -it ${CONTAINER} /bin/bash

1.2 手动下载 FlagTree 依赖项#

mkdir -p ~/.flagtree/hcu; cd ~/.flagtree/hcu
wget https://baai-cp-web.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/trans/hcu-llvm22-b0ca808-glibc2.35-glibcxx3.4.30-ubuntu-x86_64_v0.5.0.tar.gz
tar zxvf hcu-llvm22-b0ca808-glibc2.35-glibcxx3.4.30-ubuntu-x86_64_v0.5.0.tar.gz

1.3 手动下载 Triton 依赖项#

Triton 依赖项已在镜像中下载并安装完毕。如果不需要从源码构建 FlagTree 或 Triton，则无需下载 Triton 依赖项。

cd ${YOUR_CODE_DIR}/FlagTree
# 适用于 Triton 3.6（x64）
wget https://baai-cp-web.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/trans/build-deps-triton_3.6.x-linux-x64.tar.gz
sh python/scripts/unpack_triton_build_deps.sh ./build-deps-triton_3.6.x-linux-x64.tar.gz

执行上述脚本后，原有的 ~/.triton 目录将被重命名，并创建一个新的 ~/.triton 目录用于存放预下载的包。请注意，脚本执行过程中会提示手动确认。

2. 安装命令#

2.1 免源码安装#

# 注意：请先安装 PyTorch，再执行以下命令
python3 -m pip uninstall -y triton  # 重复执行该命令直到完全卸载
RES="--index-url=https://resource.flagos.net/repository/flagos-pypi-hosted/simple"
python3.10 -m pip install flagtree===0.6.0rc1+hcu3.6 $RES

安装 flagtree 后，可通过以下命令检查：

python3 -m pip show flagtree

2.2 从源码构建#

cd ${YOUR_CODE_DIR}/FlagTree
git checkout -b triton_v3.6.x origin/triton_v3.6.x
export FLAGTREE_BACKEND=hcu
MAX_JOBS=32 python3 -m pip install . --no-build-isolation -v

3. 测试与验证#

参考 HCU 3.6 后端测试

💫 海光信息（HYGON）hcu（Triton 3.1）#

基于 Triton 3.1，x64
适用于 K100/BW1000

1. 构建与运行环境#

1.1 使用预装镜像（BW1000）#

如果使用此预装镜像，则无需执行后续步骤 1.x。如果网络连接可用，也无需执行后续步骤 1.x，因为构建过程中会自动获取依赖项。

# 方案 A：docker pull（22.7GB）
IMAGE=harbor.baai.ac.cn/flagtree/flagtree-hcu-py310-torch2.9.0-ubuntu22.04:202603
docker pull ${IMAGE}
# 方案 B：docker load（5.7GB）
IMAGE=flagtree-hcu-py310-torch2.9.0-ubuntu22.04:202603
wget https://baai-cp-web.ks3-cn-beijing.ksyuncs.com/trans/flagtree-hcu-py310-torch2.9.0-ubuntu22.04.202603.tar.gz
docker load -i flagtree-hcu-py310-torch2.9.0-ubuntu22.04.202603.tar.gz

CONTAINER=flagtree-dev-xxx
docker run -dit \
    --network=host --ipc=host --privileged=true \
    --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE \
    --security-opt seccomp=unconfined \
    --device=/dev/kfd --device=/dev/mkfd --device=/dev/dri \
    -v /opt/hyhal:/opt/hyhal \
    -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
    -v /data:/data -v /home:/home -v /tmp:/tmp \
    -w /root --name ${CONTAINER} ${IMAGE}
docker exec -it ${CONTAINER} /bin/bash