【2023 · CANN训练营第一季】Atlas 200I DK A2基础知识-学习总结

Atlas 200I DK A2 开发者套件是一款高性能的AI开发者套件，可提供8TOPS INT8的计算能力。

它集成了昇腾310B AI处理器，可以实现图像、视频等多种数据分析与推理计算，可广泛用于智能监控、机器人、无人机等场景。

它包含2个USB3.0接口，2个RJ45网口、2个HDMI接口、1个TypeC接口。

一键制卡工具（Ascend-devkit-imager）

在使用Atlas 200I DK A2进行开发，需要SD卡作为储存设备，一键制卡工具可以在线/本地将适配好开发板的镜像（OS、NPU固件驱动、CANN、代码样例等）烧录到SD卡。

1. 在线制卡，需确保PC能访问网络。

2. 配置网络信息，eth1网口默认IP为192.168.137.100，需要将PC网口与开发者套件设置在同一网段。

3. 选择SD卡

4. 开始烧录

5. 远程登录开发者套件

打开MobaXterm/Xshell等SSH登录工具，点击“session"进入页面

点击”SSH"进入SSH连接配置界面

填写eth1网口IP地址（192.168.137.100）和root用户

点击"OK"，进入远程登录界面，输入：root用户密码Mind@123

运行基础样例，镜像中包含jupyter lab软件，进入"notebooks"目录

执行 vi start_notebook.sh命令修改启动IP地址。

执行 ./start_notebook.sh命令启动 jupyter lab

打开浏览器，输入网址：http://192.168.137.100:8888/lab，进入jupyter lab界面，登录后即可运行推理样例。

模型适配工具

模型适配工具是一款集成数据集管理、模型训练、模型打包为一体的开发者工具套件。通过此工具，可以降低开发者在模型开发过程中对AI专业知识、深度学习框架的学习成本，极大降低开发的难度、复杂度。

功能

• 工具预置了4个典型模型，分别用于目标检测场景（YOLO V5模型）、图像分类场景（Mobilenet V3模型）、图像分割场景（Unet ++模型）、关键点检测场景（Alphapose模型）。
• 提供UI操作界面，开发者可在界面上传自己的数据集，工具支持对数据进行标注和转换。
• 支持用户在工具界面创建模型训练任务，并使用PC的CPU算力进行训练。
• 支持对训练完成模型进行打包，便于拷贝到开发者套件中。

优点

• 工具预置了典型模型。
• 使用工具完成训练创建。
• 可使用PC的CPU算力进行训练，降低硬件成本。

安装Anaconda并在安装模型适配工具安装前准备好虚拟环境。

1. 下载conda的虚拟环境压缩包。
2. 查看conda安装目录命令：

   conda info -e

3. 将下载的虚拟环境压缩包解压到Anaconda安装目录下的envs目录中并保证文件夹名称为“model-adapter-tool”
4. 在命令行中执行以下命令激活虚拟环境

   conda activate model-adapter-tool

5. 模型适配工具依赖git运行，安装Anaconda后需要安装git依赖

   conda install git --channel https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

模型适配工具支持的数据集数据格式有： png、JPEG、BMP

模型适配工具具有的功能：数据集管理，模型训练，模型打包

开发者套件提供了AscendCL和MindX SDK两套编程接口。

• AscendCL为底层编程接口，接口多且全面。
• MindX SDK基于AscendCL接口进行了封装，接口相对精简，并且将一些典型模型（如目标检测、文本识别等）的数据后处理封装为函数，大大降低了编程难度。

MindX SDK

MindX SDK提供接口式的开发方式，类似于OpenCV、Numpy，兼具易用性和性能。提供了基于AscendCL接口封装的高级API接口，并且将一些典型的业务流程（编解码、图像处理等）封装为函数，大大降低了编程难度。

AscendCL

AscendCL（Ascend Computing Language）是一套用于在昇腾平台上开发深度神经网络推理应用的C语言API库，提供Device管理、Context管理、Stream管理、内存管理、模型加载与执行、算子加载与执行、媒体数据处理等C语言API库供用户开发深度神经网络应用，用于实现目标识别、图像分类等功能。

在运行应用时，AscendCL调用GE执行器提供的接口实现模型和算子的加载与执行、调用运行管理器的接口实现Device管理、Context管理、Stream管理、内存管理等。

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