# vllm-npu-plugin 环境安装指南

## 一、环境概览

| 组件 | 版本要求 | 说明 |
|------|---------|------|
| **OS** | Linux aarch64 | 昇腾 NPU 服务器 |
| **Python** | ≥ 3.9（推荐 3.11） | 当前验证版本 3.11.10 |
| **NPU 驱动** | Ascend HDK 驱动 | 需提前安装好 |
| **CANN Toolkit** | **8.3.RC2** | 昇腾计算架构核心套件 |
| **NNAL (ATB)** | **8.3.RC2** | 神经网络加速库，**必须与 CANN 同版本** |
| **PyTorch** | 2.7.1 | CPU 版本即可（torch_npu 提供 NPU 支持） |
| **torch_npu** | 2.7.1 | 华为 NPU 版 PyTorch 后端 |
| **vLLM** | 0.11.0 分支 | 自定义分支 `feat/ascend-npu-adapt-v0.11.0` |

> **核心原则：CANN、NNAL、torch_npu 三者的大版本必须匹配。**
> 例如 CANN 8.3.RC2 + NNAL 8.3.RC2 + 对应 torch_npu。版本不匹配会导致 ATB 算子（如 LinearOperation）初始化失败。

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## 二、安装步骤

### Step 1：安装 CANN Toolkit 8.3.RC2

```bash
# 下载（从昇腾社区 https://www.hiascend.com/software/cann ）
wget <CANN_8.3.RC2_URL> -O Ascend-cann-toolkit_8.3.RC2_linux-aarch64.run

# 安装
chmod +x Ascend-cann-toolkit_8.3.RC2_linux-aarch64.run
./Ascend-cann-toolkit_8.3.RC2_linux-aarch64.run --install

# 设置环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
```

### Step 2：安装 NNAL 8.3.RC2（关键！）

```bash
# 下载（从昇腾社区 https://www.hiascend.com/software/nnal ）
wget <NNAL_8.3.RC2_URL> -O Ascend-cann-nnal_8.3.RC2_linux-aarch64.run

# 安装
chmod +x Ascend-cann-nnal_8.3.RC2_linux-aarch64.run
./Ascend-cann-nnal_8.3.RC2_linux-aarch64.run --install

# 设置环境变量（大模型场景用 atb）
source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh
```

> ⚠️ **常见坑**：如果 CANN 升级了但 NNAL 没有升级，会导致 `LinearOperation setup failed!` 错误。
> 验证方法：`ls /usr/local/Ascend/nnal/atb/` 查看版本目录，确保与 CANN 一致。

### Step 3：安装 PyTorch + torch_npu

```bash
# 安装 PyTorch 2.7.1
pip install torch==2.7.1

# 安装 torch_npu（必须与 PyTorch 版本对应）
pip install torch_npu==2.7.1
```

### Step 4：安装 vLLM（自定义分支）

```bash
cd /workspace/mnt/vllm_ascend/vllm
git checkout feat/ascend-npu-adapt-v0.11.0
pip install -e .
```

### Step 5：安装 vllm-npu-plugin

```bash
cd /workspace/mnt/vllm_ascend/vllm-npu-plugin
pip install -e .
```

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## 三、环境变量配置

在 `~/.bashrc` 或启动脚本中添加：

```bash
# CANN Toolkit
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

# NNAL / ATB（大模型场景）
source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh

# 指定可见 NPU 设备（单卡示例）
export ASCEND_VISIBLE_DEVICES=0

# ATB 性能调优（可选，已在容器中默认设置）
export ATB_OPERATION_EXECUTE_ASYNC=1
export ATB_CONTEXT_HOSTTILING_RING=1
export ATB_CONTEXT_HOSTTILING_SIZE=102400
export ATB_OPSRUNNER_KERNEL_CACHE_LOCAL_COUNT=1
export ATB_OPSRUNNER_KERNEL_CACHE_GLOABL_COUNT=16
export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_GLOBAL=1
export ATB_USE_TILING_COPY_STREAM=0
```

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## 四、安装验证

```bash
# 1. 验证 CANN 版本
cat /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/version.cfg

# 2. 验证 NNAL/ATB 版本（应该只有当前版本）
ls /usr/local/Ascend/nnal/atb/

# 3. 验证 torch_npu
python -c "import torch_npu; print(torch_npu.__version__)"

# 4. 验证 NPU 可用
python -c "
import torch
import torch_npu
print('NPU available:', torch.npu.is_available())
print('NPU count:', torch.npu.device_count())
print('NPU name:', torch.npu.get_device_name(0))
"

# 5. 验证 ATB 算子（关键！）
python -c "
import torch
import torch_npu
x = torch.randn(2, 4, dtype=torch.float16).npu()
w = torch.randn(4, 4, dtype=torch.float16).npu()
c = torch.zeros(2, 4, dtype=torch.float16).npu()
torch_npu._npu_matmul_add_fp32(x, w, c)
print('ATB matmul OK')
"

# 6. 验证插件加载
python -c "
import vllm
from vllm.platforms import current_platform
print('Platform:', current_platform.device_name)
"
```

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## 五、快速启动

```bash
# 离线推理测试
cd /workspace/mnt/vllm_ascend/vllm-npu-plugin
python demo.py

# OpenAI 兼容 API 服务
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model /workspace/mnt/vllm_ascend/Qwen2.5-7B-Instruct \
  --dtype float16 \
  --trust-remote-code \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000
```

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## 六、常见问题

| 错误 | 原因 | 解决 |
|------|------|------|
| `LinearOperation setup failed!` | NNAL/ATB 版本与 CANN 不匹配 | 升级 NNAL 到与 CANN 同版本 |
| `ReshapeAndCacheOperation setup failed!` | 同上 | 同上 |
| `Cannot re-initialize NPU in forked subprocess` | NPU 在 fork 前被初始化 | 插件代码已修复（延迟初始化） |
| `vllm._C not found` | 正常警告，vLLM 的 CUDA C++ 扩展在 NPU 环境不需要 | 忽略 |
| `vllm_npu_C not found` | 正常警告，需编译 C++ 扩展才有 | 忽略，不影响功能 |