应用使用昇腾（Ascend）NPU¶

本节介绍如何在 DCE 5.0 平台使用昇腾 GPU。

前提条件¶

当前集群已安装昇腾（Ascend） NPU 驱动。
当前集群内 NPU 卡未进行任何虚拟化操作或被其它应用占用。

快速使用¶

本文使用昇腾示例库中的 AscentCL 图片分类应用示例。

下载昇腾代码库

运行以下命令下载昇腾 Demo 示例代码库，并且请记住代码存放的位置，后续需要使用。
```
git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
```
准备基础镜像

此例使用 Ascent-pytorch 基础镜像，可访问昇腾镜像仓库获取。

准备 YAML

ascend-demo.yaml

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: resnetinfer1-1-1usoc
spec:
  template:
    spec:
      containers:
        - image: ascendhub.huawei.com/public-ascendhub/ascend-pytorch:23.0.RC2-ubuntu18.04 # Inference image name
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          name: resnet50infer
          securityContext:
            runAsUser: 0
          command:
            - "/bin/bash"
            - "-c"
            - |
              source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh &&
              TEMP_DIR=/root/samples_copy_$(date '+%Y%m%d_%H%M%S_%N') &&
              cp -r /root/samples "$TEMP_DIR" &&
              cd "$TEMP_DIR"/inference/modelInference/sampleResnetQuickStart/python/model &&
              wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/resnet50/resnet50.onnx &&
              atc --model=resnet50.onnx --framework=5 --output=resnet50 --input_shape="actual_input_1:1,3,224,224"  --soc_version=Ascend910 &&
              cd ../data &&
              wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/models/aclsample/dog1_1024_683.jpg &&
              cd ../scripts &&
              bash sample_run.sh
          resources:
            requests:
              huawei.com/Ascend910: 1 # Number of the Ascend 910 Processors.
            limits:
              huawei.com/Ascend910: 1 # The value should be the same as that of requests .
          volumeMounts:
            - name: hiai-driver
              mountPath: /usr/local/Ascend/driver
              readOnly: true
            - name: slog
              mountPath: /var/log/npu/conf/slog/slog.conf
            - name: localtime # The container time must be the same as the host time.
              mountPath: /etc/localtime
            - name: dmp
              mountPath: /var/dmp_daemon
            - name: slogd
              mountPath: /var/slogd
            - name: hbasic
              mountPath: /etc/hdcBasic.cfg
            - name: sys-version
              mountPath: /etc/sys_version.conf
            - name: aicpu
              mountPath: /usr/lib64/aicpu_kernels
            - name: tfso
              mountPath: /usr/lib64/libtensorflow.so
            - name: sample-path
              mountPath: /root/samples
      volumes:
        - name: hiai-driver
          hostPath:
            path: /usr/local/Ascend/driver
        - name: slog
          hostPath:
            path: /var/log/npu/conf/slog/slog.conf
        - name: localtime
          hostPath:
            path: /etc/localtime
        - name: dmp
          hostPath:
            path: /var/dmp_daemon
        - name: slogd
          hostPath:
            path: /var/slogd
        - name: hbasic
          hostPath:
            path: /etc/hdcBasic.cfg
        - name: sys-version
          hostPath:
            path: /etc/sys_version.conf
        - name: aicpu
          hostPath:
            path: /usr/lib64/aicpu_kernels
        - name: tfso
          hostPath:
            path: /usr/lib64/libtensorflow.so
        - name: sample-path
          hostPath:
            path: /root/samples
      restartPolicy: OnFailure

以上 YAML 中有一些字段需要根据实际情况进行修改：

atc ... --soc_version=Ascend910 使用的是 Ascend910 ，请以实际情况为主您可以使用 npu-smi info 命令查看显卡型号然后加上 Ascend 前缀即可
samples-path 以实际情况为准
resources 以实际情况为准

部署 Job 并查看结果

使用如下命令创建 Job：
```
kubectl apply -f ascend-demo.yaml
```
查看 Pod 运行状态：

Pod 成功运行后，查看日志结果。在屏幕上的关键提示信息示例如下图，提示信息中的 Label 表示类别标识，Conf 表示该分类的最大置信度，Class 表示所属类别。这些值可能会根据版本、环境有所不同，请以实际情况为准：

结果图片展示：

界面使用¶

确认集群是否已检测 GPU 卡。点击对应集群 -> 集群设置 -> Addon 插件 ，查看是否已自动启用并自动检测对应 GPU 类型。目前集群会自动启用 GPU ，并且设置 GPU 类型为 Ascend 。
部署工作负载，点击对应集群 -> 工作负载 ，通过镜像方式部署工作负载，选择类型（Ascend）之后，需要配置应用使用的物理卡数量：

物理卡数量（huawei.com/Ascend910） ：表示当前 Pod 需要挂载几张物理卡，输入值必须为整数且**小于等于**宿主机上的卡数量。

如果上述值配置的有问题则会出现调度失败，资源分配不了的情况。

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