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Commit ab2548b

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[cherry-pick]Update tensors (#4674)
* modify tensor_introduction doc (#4297) * modify tensor_introduction doc * modify according to nielang's advise, change picture quote method * fix bugs * fix some md format bugs * Update tensor images links * fix images link bugs * fix image link bugs * fix image link bugs * fix image link bugs * fix image link bugs * point Tensor's necessity; add the same and difference between tensor and numpy array * Modify some descriptions. * Update tensor_introduction_cn.md * Update tensor_introduction_cn.md * Update tensor_introduction_cn.md * Update tensor_introduction_cn.md * Update tensor_introduction_cn.md Co-authored-by: moguguo <[email protected]> * update hardware_info_cn.md (#4653) * update hardware_info_cn.md 1、更新昆仑2代芯片（R200）支持情况。 2、更新龙芯、飞腾cpu新增支持的型号。 * update index_cn.rst 1、新增飞桨对昆仑2代芯片的支持说明 * delete index_cn.rst 1、层级结构不需要调整，因此删除 * update index_cn.rst 1、新增飞桨对昆仑2代芯片的支持说明 * add file paadle_2.0_xpu2_cn.md 1、新增支持飞桨在昆仑2代芯片上的说明 * add paddle_install_xpu2_cn.md 1、新增飞桨在昆仑2代芯片上的安装说明文档 * add train_example_xpu2_cn.md 新增飞桨对昆仑2代芯片的训练示例 * delete xpu2_train.md 1、目录结构有问题，需要重新调整 * update train_example_xpu2_cn.md 1、更新飞桨在昆仑2代芯片上的训练示例文档 * update index_cn.rst 添加飞桨对硬件支持的索引页 * update install_xpu2_cn.md 更新编译线程 * update index_cn.rst 修改格式 * update paddle_2.0_xpu2_cn.md 添加套件链接、分支链接、单机单卡支持情况 * update install.md 补充文字描述 * update train_example 更新数据集描述 * update fix_code_style 修改代码格式问题 * update order_list 更新序列排序前端展示问题 * Update train_example_xpu2_cn.md * 更新序号问题 更新文档序号问题 * Update train_example_xpu2_cn.md * Update train_example_xpu2_cn.md Co-authored-by: Chen Long <[email protected]> * Update hardware_info_cn.md (#4409) * Update hardware_info_cn.md update several links to hardware installation * Update hardware_info_cn.md Co-authored-by: Chen Long <[email protected]> Co-authored-by: Sing_chan <[email protected]> Co-authored-by: moguguo <[email protected]> Co-authored-by: adaxiadaxi <[email protected]> Co-authored-by: onecatcn <[email protected]>
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‎docs/guides/01_paddle2.0_introduction/basic_concept/tensor_introduction_cn.md‎

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‎docs/guides/09_hardware_support/hardware_info_cn.md‎

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@@ -10,7 +10,7 @@
1010
| 服务端GPU | | NVIDIA | 常见GPU型号如V100、T4等| [安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/pip/linux-pip.html) | [源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/linux-compile.html) | ✔️ | |
1111
| AI加速芯片 | 达芬奇 | 华为 | 昇腾910 | 即将提供 | | | |
1212
| AI加速芯片 | | 海光 | 海光DCU | [安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/rocm_docs/paddle_install_cn.html) | [源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/rocm_docs/paddle_install_cn.html) | ✔️ | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/rocm_docs/paddle_rocm_cn.html) |
13-
| AI加速芯片 | XPU | 百度 | 昆仑K100、K200等 | [安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/xpu_docs/paddle_install_cn.html#wheel) | [源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/xpu_docs/paddle_install_cn.html#id2) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/xpu_docs/paddle_2.0_xpu_cn.html) |
13+
| AI加速芯片 | XPU | 百度 | 昆仑K200、R200等 | [安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/xpu_docs/paddle_install_cn.html#wheel) | [源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/xpu_docs/paddle_install_cn.html#id2) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/xpu_docs/paddle_2.0_xpu_cn.html) |
1414
| AI加速芯片 | IPU | Graphcore | GC200 | | [源码编译](/documentation/docs/guides/09_hardware_support/ipu_docs/index_cn.html) | | |
1515

1616
## Paddle Inference
@@ -21,12 +21,12 @@
2121
| 服务端GPU | | NVIDIA | 常见GPU型号如V100、T4等 | [预编译库](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html) | [源码编译](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/source_compile.html) | ✔️ | |
2222
| 移动端GPU | | NVIDIA | Jetson系列 | [预编译库](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html) | [源码编译](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/source_compile.html) | ✔️ | |
2323
| AI加速芯片 | 达芬奇 | 华为 | 昇腾910 | 即将提供 | | | |
24-
| AI加速芯片 | | 海光 | 海光DCU | [预编译库](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/rocm_docs/paddle_install_cn.html) | [源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/rocm_docs/paddle_install_cn.html) | ✔️ | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/rocm_docs/paddle_rocm_cn.html) |
25-
| AI加速芯片 | XPU | 百度 | 昆仑K100、K200等 | [预编译库](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/xpu_docs/paddle_install_cn.html#wheel) | [源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/xpu_docs/paddle_install_cn.html#id2) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/xpu_docs/paddle_2.0_xpu_cn.html) |
26-
| 服务端CPU | ARM | 飞腾 | FT-2000+/64 | |[源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/arm-compile.html#anchor-1) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/arm-compile.html#anchor-6) |
24+
| AI加速芯片 | | 海光 | 海光DCU | [预编译库](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/09_hardware_support/rocm_docs/paddle_install_cn.html) | [源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/09_hardware_support/rocm_docs/paddle_install_cn.html) | ✔️ | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/09_hardware_support/rocm_docs/paddle_rocm_cn.html) |
25+
| AI加速芯片 | XPU | 百度 | 昆仑K200、R200等 | [预编译库](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/09_hardware_support/xpu_docs/inference_install_example_cn.html#wheel) | [源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/09_hardware_support/xpu_docs/paddle_install_cn.html#id2) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/guides/09_hardware_support/xpu_docs/paddle_2.0_xpu_cn.html#xunlianzhichi) |
26+
| 服务端CPU | ARM | 飞腾 | FT-2000+/64、S2500 | |[源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/compile/arm-compile.html#anchor-1) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/arm-compile.html#anchor-6) |
2727
| 服务端CPU | ARM | 华为 | 鲲鹏 920 2426SK | |[源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/arm-compile.html#anchor-1) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/arm-compile.html#anchor-6) |
28-
| 服务端CPU | MIPS | 龙芯 | 龙芯3A4000 | |[源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/mips-compile.html#anchor-1) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/mips-compile.html#anchor-6) |
29-
| 服务端CPU | x86 | 兆芯 | 全系列CPU | |[源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/zhaoxin-compile.html#anchor-1) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/zhaoxin-compile.html#anchor-6) |
28+
| 服务端CPU | MIPS | 龙芯 | 龙芯3A4000、3A5000、3C5000L | |[源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/mips-compile.html#anchor-1) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/mips-compile.html#anchor-6) |
29+
| 服务端CPU | x86 | 兆芯 | 全系列CPU | |[源码编译](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/compile/zhaoxin-compile.html#anchor-1) | | [支持模型](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/compile/zhaoxin-compile.html#anchor-6) |
3030

3131
## Paddle Lite
3232

@@ -40,7 +40,7 @@
4040
| AI加速芯片 | | RockChip | RK1808 | | [源码编译](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/rockchip_npu.html#id5) | | [支持模型](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/rockchip_npu.html#id1) |
4141
| AI加速芯片 | | MTK | NeuroPilot APU | | [源码编译](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/mediatek_apu.html#id1) | | [支持模型](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/mediatek_apu.html#id1) |
4242
| AI加速芯片 | | Imagination | PowerVR 2NX | | [源码编译](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/huawei_kirin_npu.html#id5) | | [支持模型](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/huawei_kirin_npu.html#id1) |
43-
| AI加速芯片 | | 百度 | 昆仑K100、K200等 | | [源码编译](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/baidu_xpu.html#id4) | | [支持模型](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/baidu_xpu.html#id1) |
43+
| AI加速芯片 | | 百度 | 昆仑K200、R200等 | | [源码编译](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/baidu_xpu.html#id4) | | [支持模型](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/baidu_xpu.html#id1) |
4444
| AI加速芯片 | | 寒武纪 | 思元270 | | 即将提供 | | |
4545
| AI加速芯片 | | 比特大陆 | 算丰BM16系列芯片 | | [源码编译](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/bitmain.html#id5) | | [支持模型](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/bitmain.html#id1) |
4646
| FPGA | | 百度 | 百度Edgeboard开发板 | | [源码编译](https://paddlelite.paddlepaddle.org.cn/demo_guides/baidu_xpu.html#id4) | | [支持模型](https://ai.baidu.com/ai-doc/HWCE/Qkda68drw) |

‎docs/guides/09_hardware_support/index_cn.rst‎

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@@ -19,4 +19,4 @@
1919
xpu_docs/index_cn.rst
2020
rocm_docs/index_cn.rst
2121
npu_docs/index_cn.rst
22-
ipu_docs/index_cn.rst
22+
ipu_docs/index_cn.rst

‎docs/guides/09_hardware_support/xpu_docs/index_cn.rst‎

Lines changed: 18 additions & 7 deletions
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@@ -1,21 +1,32 @@
11
.. _cn_xpu_information:
22

33
####################
4-
昆仑XPU芯片运行飞桨
4+
昆仑芯片运行飞桨
55
####################
66

7-
百度昆仑AI计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年AI产业技术实践于2019年推出的全功能AI芯片。基于自主研发的先进XPU架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化AI技术生态，部署和应用于诸多 “人工智能+“的行业领域，包括智能云和高性能计算，智慧制造、智慧城市和安防等。更多昆仑XPU芯片详情及技术指标请 `点击这里 <https://cloud.baidu.com/product/kunlun.html>`_ 。
7+
百度昆仑AI计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年AI产业技术实践于2019年推出的全功能AI芯片。基于自主研发的先进XPU架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化AI技术生态，部署和应用于诸多 “人工智能+“的行业领域，包括智能云和高性能计算，智慧制造、智慧城市和安防等。更多昆仑XPU芯片详情及技术指标请 `点击这里 <https://www.kunlunxin.com.cn/>`_ 。
88
参考以下内容可快速了解和体验昆仑XPU芯片上运行飞桨：
99

10-
- `飞桨对昆仑XPU芯片的支持 <./paddle_2.0_xpu_cn.html>`_ : 飞桨支持昆仑XPU芯片运行
11-
- `飞桨框架昆仑xpu版安装说明 <./paddle_install_cn.html>`_ : 飞桨框架昆仑xpu版安装说明
12-
- `飞桨框架昆仑XPU版训练示例 <./train_example_cn.html>`_ : 飞桨框架昆仑XPU版训练示例
13-
- `飞桨预测库昆仑XPU版安装及使用 <./inference_install_example_cn.html>`_ : 飞桨预测库昆仑XPU版安装及使用示例
10+
昆仑芯2代芯片：
11+
12+
- `飞桨对昆仑2代芯片的支持 <./paddle_2.0_xpu_cn.html>`_ : 飞桨支持昆仑2代芯片（R200、R300）运行
13+
- `飞桨框架昆仑2代芯片安装说明 <./paddle_install_cn.html>`_ : 飞桨框架昆仑2代芯片（R200、R300）安装说明
14+
- `飞桨框架昆仑2代芯片训练示例 <./train_example_cn.html>`_ : 飞桨框架昆仑2代芯片（R200、R300）训练示例
15+
16+
昆仑芯1代芯片：
17+
18+
- `飞桨对昆仑1代芯片的支持 <./paddle_2.0_xpu_cn.html>`_ : 飞桨支持昆仑1代芯片（K100、K200）运行
19+
- `飞桨框架昆仑1代芯片安装说明 <./paddle_install_cn.html>`_ : 飞桨框架昆仑1代芯片（K100、K200）安装说明
20+
- `飞桨框架昆仑1代芯片训练示例 <./train_example_cn.html>`_ : 飞桨框架昆仑1代芯片（K100、K200）训练示例
21+
- `飞桨预测库昆仑1代芯片安装及使用 <./inference_install_example_cn.html>`_ : 飞桨预测库昆仑1代芯片（K100、K200）版安装及使用示例
1422

1523
.. toctree::
1624
:hidden:
1725

26+
paddle_2.0_xpu2_cn.md
27+
paddle_install_xpu2_cn.md
28+
train_example_xpu2_cn.md
1829
paddle_2.0_xpu_cn.md
1930
paddle_install_cn.md
2031
train_example_cn.md
21-
inference_install_example_cn.md
32+
inference_install_example_cn.md

‎docs/guides/09_hardware_support/xpu_docs/paddle_2.0_xpu2_cn.md‎

Lines changed: 36 additions & 0 deletions
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@@ -0,0 +1,36 @@
1+
# 飞桨对昆仑2代芯片的支持
2+
3+
飞桨自2.3rc版本起支持在昆仑2代芯片上（R200，R300）运行，经验证的模型训练的支持情况如下：
4+
5+
## 训练支持
6+
7+
可进行单机单卡/单机多卡训练的模型，如下所示：
8+
9+
| 模型 | 领域 | 编程范式 | 可用的CPU类型 | 单机单卡支持 | 单机多卡支持 |
10+
| ------------------ | -------- |------------- | ----------------------- | -------------- | -------------- |
11+
| ResNet50 | 图像分类 | 动态图 | X86（Intel） | 支持 |- |
12+
| MobileNet_v3 | 图像分类 | 动态图 | X86（Intel） | 支持 |- |
13+
| UNet | 图像分割 | 动态图 | X86（Intel） | 支持 |- |
14+
| Yolov3-DarkNet53 | 目标检测 | 动态图 | X86（Intel） | 支持 |- |
15+
| SSD-ResNet34 | 目标检测 | 动态图 | X86（Intel） | 支持 |支持 |
16+
| OCR-DB | 文字检测 | 动态图 | X86（Intel） | 支持 |- |
17+
| Bert-Base | NLP | 静态图 | X86（Intel） | 支持 |支持 |
18+
| Transformer | NLP | 静态图 | X86（Intel） | 支持 |支持 |
19+
| GPT-2 | NLP | 动态图 | X86（Intel） | 支持 |- |
20+
| DeepFM | 推荐 | 动态图 | X86（Intel） | 支持 |- |
21+
| Wide&Deep | 推荐 | 动态图 | X86（Intel） | 支持 |- |
22+
23+
24+
25+
模型放置在飞桨模型套件中，作为github.com/PaddlePaddle下的独立repo存在，git clone下载即可获取所需的模型文件：
26+
27+
| 领域 | 套件名称 | 分支/版本 |
28+
| -------- | --------------- | ----------- |
29+
| 图像分类 | [PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas) | [develop](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/tree/develop) |
30+
| 目标检测 | [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection) | [develop](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop) |
31+
| 图像分割 | [PaddleSeg](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg) | [develop](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/develop) |
32+
| NLP | [PaddleNLP](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP) | [develop](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop) |
33+
| OCR | [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) | [dygraph](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/dygraph) |
34+
| 推荐 | [PaddleREC](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec) | [master](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleRec/tree/master) |
35+
36+
* 注：支持基于Kermel Primitive算子的昆仑2代芯片支持，[点击这里](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/07_new_op/kernel_primitive_api/index_cn.html)。

‎docs/guides/09_hardware_support/xpu_docs/paddle_install_xpu2_cn.md‎

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@@ -0,0 +1,175 @@
1+
# 飞桨框架昆仑2代芯片安装说明
2+
3+
在昆仑2代芯片上，飞桨框架支持基于python的训练和原生预测，当前最新版本为2.3rc，提供两种安装方式：
4+
5+
**1. 预编译的支持昆仑2代芯片的wheel包**
6+
7+
目前此wheel包只支持一种环境：
8+
9+
英特尔CPU+昆仑2代芯片+Linux操作系统
10+
11+
**2. 源码编译安装**
12+
13+
其他环境请选择源码编译安装。
14+
15+
## 安装方式一：通过Wheel包安装
16+
17+
### 下载安装包
18+
19+
**环境1：英特尔CPU+昆仑2代芯片+Linux操作系统**
20+
21+
Linux发行版建议选择CentOS 7系统
22+
23+
Python3.7
24+
25+
```
26+
wget https://paddle-inference-lib.bj.bcebos.com/2.3.0-rc0/python/Linux/XPU2/x86-64_gcc8.2_py36_avx_mkl/paddlepaddle_xpu-2.3.0rc0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
27+
```
28+
29+
```
30+
python3.7 -m pip install -U paddlepaddle_xpu-2.3.0rc0-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
31+
```
32+
33+
34+
### 验证安装
35+
36+
安装完成后您可以使用 python 或 python3 进入python解释器，输入
37+
38+
```
39+
import paddle
40+
```
41+
42+
再输入
43+
44+
```
45+
paddle.utils.run_check()
46+
```
47+
48+
如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。
49+
50+
* 注：支持基于Kermel Primitive算子的昆仑2代芯片编译whl包，[点击这里查看](https://www.kunlunxin.com.cn)。
51+
52+
## 安装方式二：从源码编译支持昆仑XPU的包
53+
54+
### 环境准备
55+
56+
**英特尔CPU+昆仑2代芯片+CentOS系统**
57+
58+
- **处理器：Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @2.40GHz**
59+
- **操作系统：CentOS 7.8.2003（建议使用CentOS 7）**
60+
- **Python版本： 3.7 (64 bit)**
61+
- **pip或pip3版本：9.0.1+ (64 bit)**
62+
- **cmake版本：3.15+**
63+
- **gcc/g++版本：8.2+**
64+
65+
66+
### 源码编译安装步骤：
67+
68+
69+
（1）Paddle依赖cmake进行编译构建，需要cmake版本>=3.15，如果操作系统提供的源包括了合适版本的cmake，直接安装即可，否则需要
70+
71+
```
72+
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.16.8/cmake-3.16.8.tar.gz
73+
tar -xzf cmake-3.16.8.tar.gz && cd cmake-3.16.8
74+
./bootstrap && make && sudo make install
75+
```
76+
77+
（2）Paddle内部使用patchelf来修改动态库的rpath，如果操作系统提供的源包括了patchelf，直接安装即可，否则需要源码安装，请参考
78+
79+
```
80+
./bootstrap.sh
81+
./configure
82+
make
83+
make check
84+
sudo make install
85+
```
86+
87+
（3）根据[requirments.txt](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/requirements.txt)安装Python依赖库
88+
89+
（4）将Paddle的源代码克隆到当下目录下的Paddle文件夹中，并进入Paddle目录
90+
91+
```
92+
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
93+
cd Paddle
94+
```
95+
96+
使用较稳定的版本编译，建议切换到release2.3分支下：
97+
98+
```
99+
git checkout release/2.3
100+
```
101+
102+
（5）进行Wheel包的编译，请创建并进入一个叫build的目录下
103+
104+
```
105+
mkdir build && cd build
106+
```
107+
108+
具体编译选项含义可参见[编译选项表](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/install/Tables.html#Compile)
109+
110+
**英特尔CPU+昆仑2代芯+CentOS系统**
111+
112+
链接过程中打开文件数较多，可能超过系统默认限制导致编译出错，设置进程允许打开的最大文件数：
113+
114+
```
115+
ulimit -n 4096
116+
```
117+
118+
执行cmake，完成编译
119+
120+
Python3.7
121+
122+
```
123+
cmake .. -DPY_VERSION=3.7 \
124+
-DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \
125+
-DWITH_GPU=OFF \
126+
-DWITH_XPU=ON \
127+
-DON_INFER=ON \
128+
-DWITH_PYTHON=ON \
129+
-DWITH_AVX=ON \
130+
-DWITH_MKL=ON \
131+
-DWITH_MKLDNN=ON \
132+
-DWITH_XPU_BKCL=ON \
133+
-DWITH_DISTRIBUTE=ON \
134+
-DWITH_NCCL=OFF
135+
136+
make -j$(nproc)
137+
```
138+
139+
（6）编译成功后进入Paddle/build/python/dist目录下找到生成的.whl包 。
140+
141+
（7）将生成的.whl包copy至带有昆仑XPU的目标机器上，并在目标机器上根据[requirments.txt](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/requirements.txt)安装Python依赖库。（如果编译机器同时为带有昆仑XPU的目标机器，略过此步）
142+
143+
（8）在带有昆仑XPU的目标机器安装编译好的.whl包：pip install -U（whl包的名字）或pip3 install -U（whl包的名字）。恭喜，至此您已完成昆仑XPU机器上PaddlePaddle的编译安装。
144+
145+
**验证安装**
146+
147+
安装完成后您可以使用 python 或 python3 进入python解释器，输入
148+
149+
```
150+
import paddle
151+
```
152+
153+
再输入
154+
155+
```
156+
paddle.utils.run_check()
157+
```
158+
159+
如果出现PaddlePaddle is installed successfully!，说明您已成功安装。
160+
161+
### 如何卸载
162+
163+
使用以下命令卸载PaddlePaddle：
164+
165+
```
166+
pip uninstall paddlepaddle
167+
```
168+
169+
或
170+
171+
```
172+
pip3 uninstall paddlepaddle
173+
```
174+
175+
* 注：支持基于Kermel Primitive算子的昆仑2代芯片源码编译，[点击这里查看](https://www.kunlunxin.com.cn)。

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