一、引言：AI 时代的算力联合国，操作系统如何应对？

现代 AI 应用的算力需求，已远非单一的 CPU 所能满足。NVIDIA GPU (CUDA)、华为昇腾 NPU (Ascend)、华为 GPU 等异构加速器，共同构成了 AI 时代的算力联盟。然而，每一种算力都有其独立的驱动栈、运行时库和工具链，这给操作系统的适配带来了巨大挑战。一个无法即插即用识别和管理这些加速器的系统，将严重阻碍 AI 应用的部署和迁移。

二、基础：PCI 总线，异构算力的通用插座

无论何种加速卡，其与系统通信的第一步都是通过 PCI Express (PCIe) 总线。因此，lspci 是我们验证硬件是否被系统“看到”的第一道关卡。

# 通用检测命令：列出所有 PCI 设备
lspci

三、验证一：NVIDIA CUDA 算力可得性

3.1 测试环境

OS: openEuler 22.03 LTS x86_64
硬件: NVIDIA A100 GPU

3.2 底层硬件识别

lspci | grep -i nvidia

结论: 系统已在 PCI 层面正确识别出 NVIDIA GPU。

3.3 驱动与工具链验证

# (此处省略 NVIDIA 驱动安装步骤，假设已安装)
nvidia-smi

结论: nvidia-smi 的成功运行，标志着 openEuler 与 NVIDIA 驱动栈已正确协同工作。

3.4 容器内算力验证

# (假设已安装 isula/docker 和 nvidia-container-toolkit)
isula run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.8.0-base-ubi8 nvidia-smi

四、验证二：华为昇腾 Ascend (NPU) 算力可得性

4.1 测试环境

• OS: openEuler 22.03 LTS aarch64
• 硬件: 华为 Atlas 300I Pro (搭载 Ascend 310P NPU)

4.2 底层硬件识别

lspci | grep -i ascend

结论: 系统已在 PCI 层面正确识别出昇腾 NPU。

4.3 驱动与工具链验证 (CANN)

昇腾的生态核心是其 CANN (Compute Architecture for Neural Networks) 软件包。

# (此处省略 CANN 驱动固件包安装步骤)
# 使用 npu-smi 验证驱动和硬件状态
npu-smi info

结论: npu-smi 的成功运行，证明 openEuler 与 CANN 驱动栈已正确协同。

4.4 AI 框架 (MindSpore) 算力验证

我们通过 Python 脚本，在 MindSpore 框架内验证 NPU 设备是否可用。

# check_npu.py
import mindspore as ms

ms.set_context(device_target="Ascend")
npu_count = ms.get_context("device_num")
print(f"MindSpore detected {npu_count} Ascend NPU(s).")

执行脚本: python check_npu.py

五、验证三：华为 GPU 算力可得性

除了 NPU，华为也研发了用于通用并行计算的 GPU 产品线。

5.1 测试环境

• OS: openEuler 22.03 LTS aarch64
• 硬件: 搭载华为通用 GPU 的服务器

5.2 底层硬件识别

lspci | grep -i "hisilicon.*vga"

结论: 系统已在 PCI 层面正确识别出华为 GPU。

5.3 驱动与工具链验证

华为 GPU 的生态核心是其 GOM (GPU OpenCL&OpenGL Manager) 软件包。

# 1. (此处省略 GOM 驱动和运行时安装步骤)
# 2. 使用 hg-smi 验证驱动和硬件状态
hg-smi

结论: hg-smi 的成功运行，证明 openEuler 与华为 GOM 驱动栈已正确协同。

5.4 容器内算力验证

与 NVIDIA 类似，华为 GPU 也支持容器化。

# (假设已安装 isula 和华为 GPU 容器运行时)
# 启动一个基础 openEuler 容器，并挂载 GPU 设备
isula run --rm -it --device /dev/dv-gpu0 --device /dev/dv-hisi-hdc openeuler/openeuler:22.03-lts bash
# 在容器内执行 hg-smi
[root@container /]# hg-smi

结论: 容器内 hg-smi 的成功执行，证明了华为 GPU 算力同样可以被灵活地调度给容器化应用。

六、验证四：CPU 作为基础算力

在任何异构系统中，CPU 始终是不可或缺的基础和调度核心。

6.1 测试环境

• OS: openEuler 22.03 LTS x86_64
• 硬件: Intel Xeon Gold 6248R

6.2 识别 CPU 特性 (lscpu)

lscpu | grep -iE "arch|cpu\(s\)|numa|avx512"

6.3 AI 框架 (TensorFlow) 算力验证

TensorFlow 默认使用 CPU 进行计算，并能利用 AVX 等高级指令集进行加速。

# check_cpu.py
import tensorflow as tf

# TensorFlow 会自动检测并使用可用的 CPU 设备
cpu_devices = tf.config.list_physical_devices('CPU')
print(f"TensorFlow detected {len(cpu_devices)} CPU device(s).")
# 检查是否使用了 oneDNN 优化 (利用 AVX 指令集)
import os
print(f"oneDNN optimizations enabled: {os.environ.get('TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS', '0') == '1'}")

执行脚本:

# 启用 oneDNN 优化来最大化 CPU 性能
export TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=1
python check_cpu.py

结论: TensorFlow 在 openEuler 上能正确识别 CPU，并通过 oneDNN 等库充分利用其高级指令集，发挥出强大的基础算力。

七、驱动管理与生态

一个优秀的操作系统不仅要能用驱动，还要易于管理驱动。

# 查看内核已加载的、与算力相关的模块
lsmod | grep -iE "nvidia|npu_driver|hg_drv|i915"

openEuler 通过维护一个与内核版本紧密适配的驱动发布机制，并与硬件厂商合作，将驱动的安装和升级过程标准化，极大地降低了异构环境的运维复杂度。

八、兼容性总结与生态优势

openEuler 的生态优势:

体系协同: openEuler 社区与“南向”的芯片/硬件厂商（特别是华为）和“北向”的 AI 框架/应用厂商建立了紧密的合作关系，确保了从硬件驱动到上层应用的体系适配。
多架构统一: 无论是 x86 还是 aarch64 架构，openEuler 都提供了一致的内核和用户态环境，极大地简化了在不同算力平台间迁移和适配 AI 应用的复杂度。

九、结论：一个真正面向多样性算力的操作系统

通过在搭载四种主流算力硬件的平台上进行的多层次、系统性的验证，我们可以得出结论：openEuler 对异构计算生态展现出了卓越的兼容性和可得性。从底层的 PCI 设备识别，到厂商官方驱动和工具链的稳定运行，再到上层容器和 AI 框架的成功调用，openEuler 成功地扮演了一个中立、稳定、可靠的统一系统底座角色。

算力在 openEuler 的世界里，不再仅仅指代 CPU。它意味着开发者和企业可以在一套统一的、熟悉的操作系统之上，自由地接入和调度来自不同厂商的、最适合其业务场景的加速引擎，从而真正释放算力联合国的全部潜力。