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官方文档

1. Atlas 200I DK A2开发者套件使用指南：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/Atlas200IDKA2DeveloperKit/23.0.RC2/index/index.html
2. 昇腾开源：https://ascend.github.io/docs/ （包含 onnxruntime，torch-npu，open-clip，transformers 等示例）

准备工作

1. 在Ubuntu或者Windows环境下烧写SD卡，macOS下烧写的SD卡进不了系统

2. 进入系统后，从官网下载更新 driver 和 cann-toolkit，镜像自带的有问题

   1. 官网地址：https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=cann&sdk=7.2.RC1&cann=8.3.RC1
   2. Ascend-hdk-310b-npu-driver-soc_23.0.0_linux-aarch64.run
   3. Ascend-cann-toolkit_8.3.RC1_linux-aarch64.run

3. 查看 npu 驱动是否正常

   sudo npu-smi info
   

4. 如果不是系统默认用户，加组

   sudo usermod -aG HwHiAiUser dev
   sudo usermod -aG HwBaseUser dev
   

5. 加权

   sudo chmod -R a+rX /usr/local/Ascend/ascend-toolkit
   

模型推理

如果想通过 onnxruntime 来推理，跟随如下步骤：

1. 安装 onnxruntime-cann 或通过 onnxruntime 源码编译

2. 运行 source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh 以确保 atc 正常工作

3. 尝试通过 atc 转换 onnx 模型，atc 是昇腾的模型转换工具，会将 .onnx 模型转换成 .om 模型（昇腾自家的格式）该步骤将的报错更清晰，直接运行 onnxruntime 推理缺少必要的报错信息，atc 示例代码如下：

   1. 转换静态输入模型：

      atc --model="path_to_your_onnx_model" \
          --framework=5 \
          --output=model_om \
          --soc_version=Ascend310B1 \
          --check_report=atc_output
      

   2. 转换动态输入模型：添加 input_shape 选项："input_name:n,c,h,w" 其中 input_name 为 node name，batch size 设置为 -1；dynamic_batch_size 建议设置为 "4,8,16"，具体要视显存和

      atc --model="path_to_your_onnx_model" \
          --framework=5 \
          --output=model_om \
          --input_shape="input_image:-1,3,960,1280" \
          --dynamic_batch_size="1,2,4,8" \
          --soc_version=Ascend310B1 \
          --check_report=atc_output
      

4. 如果计划使用静态输入的 onnx 模型推理，导出 onnx 模型时将 batch设置为1，其他设置如下：

   opset_version=13,
   do_constant_folding=True,
   dynamic_axes=None, # 静态输入