用于在UOS操作系统上安装网卡驱动 1. 解压 tar -zxvf XGbEDriver.tar.gz -C XGbEDriver 2.进入XGbEDriver-master/driver/xgbe编译 make 3.编译完成后安装 make install 4. 分析已经安装的驱动 depmod -a 5. 加载驱动 modprobe amd-xgbe 在信息技术领域，驱动程序是硬件设备与操作系统进行交互的关键软件组件。它们允许操作系统通过统一的界面与各种硬件设备进行通信。尤其是在网络技术方面，网卡驱动程序对于实现设备的网络连接和数据传输功能至关重要。成都海光网卡驱动安装包作为特定的驱动程序包，其主要功能是支持在UOS操作系统上安装并使能特定型号的成都海光网卡硬件。 UOS操作系统是基于Linux内核开发的操作系统，它支持各类硬件设备的安装和运行。由于硬件厂商提供的网卡驱动程序通常是针对特定操作系统版本优化的，因此在UOS上安装网卡驱动之前，需要下载适合该系统的驱动包，即成都海光网卡驱动安装包。 安装过程分为几个步骤： 1. 解压步骤。在Linux系统中，tar命令常用于打包和解包文件。安装网卡驱动的第一步是解压下载的驱动包。使用命令 tar -zxvf XGbEDriver.tar.gz -C XGbEDriver 可以将压缩包解压到指定目录。这里 -z 表示处理gzip压缩包，-x 表示解压，-v 表示显示过程信息，-f 表示指定文件名，而 -C 参数后面跟的目录名则是解压的目标路径。 2. 编译步骤。完成解压之后，需要进入到驱动的编译目录下，执行 make 命令开始编译。编译过程是将源代码转换成可在目标平台上运行的机器代码。在这个案例中，编译命令将位于 XGbEDriver-master/driver/xgbe 目录下的网卡驱动源代码进行编译。 3. 安装步骤。编译完成后，通过执行 make install 命令安装编译好的驱动程序。这一步骤会将编译后的程序和相关文件放置到系统的正确位置，使其能够被系统识别和调用。 4. 分析已安装的驱动。执行 depmod -a 命令，这个命令用于更新内核模块依赖关系，它是Linux系统中管理内核模块的一个重要工具。depmod 会创建一个名为 modules.dep 的文件，其中包含了当前系统中所有可用内核模块之间的依赖信息。 5. 加载驱动。modprobe 是Linux内核中的一个工具，用于加载、卸载和管理内核模块。通过 modprobe amd-xgbe 命令，系统会根据 modules.dep 文件中的信息，加载名为 amd-xgbe 的网卡驱动模块。加载成功后，网卡即可以被操作系统识别并投入使用。 在处理网卡驱动安装的过程中，需要确保系统的硬件和操作系统版本与驱动包相兼容。错误的驱动安装可能导致系统不稳定，甚至损坏。因此，安装之前最好确认驱动与硬件设备以及操作系统的兼容性。此外，安装网络驱动通常需要管理员权限，因此可能需要使用 sudo 命令来获取必要的权限执行上述命令。 总结而言，成都海光网卡驱动安装包是针对特定网卡型号和UOS操作系统提供的一套安装工具，它通过解压、编译、安装、分析和加载五个步骤使得网卡能够被操作系统支持，从而实现网络连接功能。

内容概要：本文档是关于海光 DCU DeepSeek-R1/V3部署指南，发布于2025年5月9日。DeepSeek-R1和 DeepSeek-V3是深度求索公司开发的高性能自然语言处理模型，前者专注于复杂逻辑推理任务，后者为通用NLP模型。文档详细介绍了在海光 DCU上部署 DeepSeek推理环境所需的步骤，包括基础环境依赖安装（如 DCU驱动和 Docker安装）、模型下载方式（推荐三种下载渠道：SCNet超算互联网、Huggingface、Modelscope）、不同型号 DCU的推理环境部署（针对 K100AI和 Z100/K100系列，使用 vllm、ollama、Pytorch框架）、以及 Webui+server可视化交互部署。此外，还提供了详细的命令行示例和环境变量设置说明。 适合人群：具备一定Linux系统管理和深度学习框架使用经验的IT技术人员或运维人员，特别是从事自然语言处理和AI模型部署的相关人员。 使用场景及目标：①为用户提供详细的步骤指导，确保在海光 DCU上顺利部署 DeepSeek模型；②帮助用户理解各个框架（vllm、ollama、Pytorch）的具体配置和使用方法；③提供模型下载和环境变量设置的详细说明，确保模型能够高效运行；④通过可视化交互工具（如 Anythingllm和 DCU智能助手），提升用户体验和操作便捷性。 其他说明：文档附带了丰富的参考链接，涵盖了从基础环境搭建到高级模型推理的各个方面，为用户提供全面的技术支持。同时，文档提供了多种模型下载渠道和预配置的 Docker镜像下载链接，便于用户快速获取所需资源。

海光cpu安装vmware vsphere 紫屏，迁移虚拟机紫屏修复补丁

在海光 DCU 资源监控体系中，Grafana 面板发挥着至关重要的作用，为用户提供了直观且强大的数据可视化体验。​ 功能特性​ 丰富数据源集成：Grafana 面板能够轻松对接多种数据源，对于海光 DCU 资源监控而言，可无缝集成从海光 DCU 资源监控脚本获取的数据，也能与 Prometheus 这类时间序列数据库联动。通过插件化接入方式，免去繁琐的接入工作，即使面对复杂的 IT 架构，包括传统服务器环境、Kubernetes 集群，甚至不同云服务环境下的海光 DCU 数据，都能实现高效采集。同时支持 VPC 数据源通道，可达成跨云、跨地域、跨 VPC 的数据访问，确保无论 DCU 部署在何处，其资源数据都能被精准获取并用于可视化展示。​ 多样化可视化呈现：预置了近百种图表组件，能够满足不同类型数据的展示与分析需求。在海光 DCU 资源监控场景中，用户可以利用折线图清晰呈现 DCU 算力利用率随时间的变化趋势，帮助运维人员及时察觉算力使用的波动情况；柱状图则适合对比不同 DCU 之间的显存使用量，方便快速定位显存占用较高或较低的设备；而对于 DCU 的温度分布，热力图能直观展示各 DCU 温度状态，以不同颜色区分温度区间，让运维人员对整体温度状况一目了然，及时发现过热风险点。此外，像 3D 地图、拓扑关系图等异形图表，在大规模 DCU 集群部署场景下，可用于直观展示 DCU 的物理位置分布以及设备间的关联关系，辅助运维人员进行资源管理与故障排查。​ 灵活告警配置：打通了钉钉、飞书、企业微信等常见协同工具，结合低代码事件预处理流程工具，能够实现告警的去重、降噪，有效提升告警的准确度。用户可依据海光 DCU 各项资源指标，如温度阈值、算力利用率上限、显存使用百分比临界值以及功耗异常范围等，灵活制定告警策略。当 DCU 资源使用超出设定阈值时，系统能及时通过已连接的协同工具向

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在当今信息化时代，服务器作为数据中心的核心设备，其稳定性和兼容性对于企业运营至关重要。海光CPU服务器凭借其出色的性能和兼容性，在服务器市场中占据了一席之地。然而，随着技术的不断更新迭代，新版本的虚拟化软件和硬件设备的兼容问题时有发生，这直接影响了企业数据处理的效率和稳定性。 为了应对这一问题，海光CPU服务器针对vSpher、vCLS紫屏问题发布了修复补丁。紫屏问题是服务器在运行过程中，尤其是在虚拟机创建、迁移等关键操作时，由于软硬件兼容性问题导致的系统崩溃现象，通常表现为屏幕变为紫色。这不仅会中断业务流程，还可能导致数据丢失和系统恢复时间延长，给企业带来不必要的损失。 海光CPU服务器发布的紫屏修复补丁，有效解决了服务器在安装最新版本的ESXI系统时出现的紫屏问题。ESXI，也就是VMware vSphere Hypervisor，是VMware提供的服务器虚拟化产品。其新版本，如ESXI 8U3和ESXI 8U3B，通常带来新的功能和性能提升，但是同时也可能引入与既有硬件的兼容问题。海光的补丁通过优化硬件驱动和软件接口，确保了在ESXI 6.7U1到最新的ESXI 8U3、ESXI 8U3B版本下，海光CPU服务器的稳定运行。 补丁的安装过程并不复杂，它以脚本文件的形式存在，通过执行特定的安装脚本（hygon-vmware_patch_v3.2+.sh），配合使用方法说明文档（使用方法.txt），即使是非专业人员也能轻松地完成补丁的安装和配置。文档详细说明了补丁的安装步骤，包括备份当前系统状态、下载和解压补丁包、执行安装脚本等，这些步骤对于确保补丁能够正确无误地应用至系统中至关重要。 海光CPU服务器和浪潮CS5280H2的合作，为用户提供了在实际环境中的解决方案验证。浪潮CS5280H2作为海光服务器家族中的重要成员，其在实测中的通过，证明了补丁在实际工作环境中的有效性。这意味着海光服务器的用户可以在面对紫屏问题时，通过安装该补丁，迅速恢复服务器的正常运行，保障业务的连续性和数据的安全性。 海光CPU服务器推出的紫屏修复补丁，不仅解决了与新版ESXI系统的兼容问题，还通过合作方浪潮CS5280H2的实测验证，提升了补丁的可靠性和实用性。这对于提高服务器的运行效率，减少企业因系统问题导致的损失，具有重要的实际意义。

hygon 海光 exsi 紫屏 不兼容修复补丁 hygon vmware patch 3.2，解决浪潮 等服务器海光虚拟机迁移和启动紫屏问题 对于部分信创服务器无法做到100%兼容，建议最好还是intel跑虚拟化 仅供测试

### 海光DCU-DTK 23.04.1 hipprof使用手册知识点解析 #### 一、hipprof简介 hipprof是一款由海光DCU-DTK开发的专业性能分析工具，主要应用于HIP应用程序的性能分析。该工具通过提供丰富的可视化功能帮助开发者深入理解其程序在运行时的行为与性能表现，进而指导程序优化。hipprof的核心功能包括但不限于单进程、多进程乃至多节点的HIP API跟踪、ROCTX跟踪、MPI日志解析、PMC硬件计数器性能数据的统计输出等。 #### 二、hipprof指令详解 ##### 2.1 hipprof参数 hipprof支持多种参数配置，用户可以根据实际需求选择不同的参数来定制化性能分析过程。例如： - `-t` 或 `--trace`: 用于指定跟踪类型，如HIP API跟踪、ROCTX跟踪等。 - `-o` 或 `--output`: 设置输出文件名或路径。 - `-p` 或 `--pmc`: 配置PMC（Performance Counter）的使用，用于收集硬件计数器的数据。 - `-v` 或 `--verbose`: 提供详细输出模式，便于调试和故障排查。 - `-h` 或 `--help`: 显示帮助信息，列出所有可用的命令行选项及其用途。 ##### 2.2 tracing指令 tracing指令用于启动追踪功能，可以追踪单进程或多进程中的HIP API调用情况。通过tracing指令，用户可以获得关于HIP API调用的详细信息，如调用时间戳、执行时长等。这对于识别性能瓶颈、优化代码逻辑非常有用。 - **单进程HIP接口跟踪**：通过设置合适的tracing参数，可以实现对单个进程内的HIP API调用进行精细化跟踪。 - **多进程HIP接口跟踪**：针对多进程场景下的HIP API调用，hipprof同样提供了强大的跟踪能力，有助于分析进程间交互带来的性能影响。 ##### 2.3 pmc指令 PMC（Performance Monitor Counters）性能监控计数器是一种硬件级别的性能监测工具，能够捕捉到软件层面难以检测的细节。通过pmc指令，用户可以配置特定的PMC计数器，从而获取更深层次的性能数据。 - **PMC性能分析**：利用PMC计数器收集的数据，hipprof能够生成详尽的性能报告，包括但不限于CPU利用率、缓存命中率等关键指标。 #### 三、hipprof功能演示 ##### 3.1 单进程HIP接口跟踪可视化 对于单进程的HIP API跟踪，hipprof提供了直观的可视化界面，方便用户快速定位问题所在。通过对API调用的时间序列分析，可以帮助开发者发现耗时较长的操作，并进一步优化。 ##### 3.2 多进程HIP接口跟踪可视化 当涉及多进程通信时，hipprof能够同时追踪各个进程中的HIP API调用情况，并将结果以可视化的方式展现出来。这有助于理解进程间的依赖关系及潜在的并发问题。 ##### 3.3 显存使用曲线跟踪可视化 随着版本更新，DTK-22.10.1增加了对显存使用情况的跟踪和可视化输出功能。这对于分析GPU内存管理尤为重要，能够帮助开发者识别内存泄漏或者无效分配等问题。 ##### 3.4 MPI多节点多进程HIP接口跟踪可视化 在分布式计算环境中，hipprof支持对跨节点的多进程进行HIP API跟踪。通过这一功能，可以深入了解不同节点之间数据交换的过程，为优化并行算法提供依据。 ##### 3.5 hiptx接口跟踪可视化 hipprof还支持对hiptx接口进行跟踪，并以图表形式展示出来。这对于理解同步操作及其对性能的影响非常有帮助。 ##### 3.6 PMC性能分析 PMC性能分析是通过配置PMC计数器来收集性能数据的过程。hipprof支持PMC计数器的数据统计输出，并且在DTK-23.04版本中增加了Performance Counter输出格式选项，使得用户可以根据自身需求选择最合适的输出格式，从而更好地分析性能瓶颈。 ### 版本更新要点 - **DTK-23.04**: 修改Performance Counter（PMC）输出方式，增加Performance Counter输出格式选项，使用户能够更加灵活地处理和分析PMC数据。 - **DTK-22.10.1**: 新增显存使用情况的跟踪和可视化输出功能，有助于开发者更好地管理GPU资源。 - **DTK-22.10**: 为了应对跟踪数据过多导致的可视化展示问题，hipprof在该版本中引入了数据自动分割机制，将大量跟踪数据分割成多个文件进行分组可视化展示。 hipprof是一款功能强大且易于使用的性能分析工具，不仅适用于HIP应用程序的性能优化，还能为研究人员提供深入理解GPU编程行为的宝贵资料。通过对上述知识点的学习与实践，用户可以充分利用hipprof的各项功能，提高开发效率，提升软件质量。

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龙芯、兆芯、申威、飞腾、海思、海光等国产CPU介绍、对比分析