Driving SDK Docker 镜像概览
快速参考
- 维护者: Driving SDK 团队
- 问题反馈: Driving SDK 问题追踪
- 支持的架构:
x86_64(AMD64),aarch64(ARM64) - 支持的操作系统: Ubuntu 22.04, openEuler 24.03
- 基础镜像: CANN 9.0.0, CANN 8.5.1
镜像标签关键词说明
镜像标签遵循以下命名规范：
<DrivingSDK版本>-<CANN版本>-<NPU类型>-<操作系统类型>
字段说明
| 字段 | 说明 | 可选值 |
|---|---|---|
| DrivingSDK_VERSION | Driving SDK 版本 | 26.0.0, master |
| CANN_VERSION | CANN 版本 | 8.5.1, 9.0.0 |
| NPU_TYPE | NPU 类型 | A2, A3, 950 |
| OS_TYPE | 操作系统类型 | ubuntu22.04, openeuler24.03 |
示例
26.0.0-cann8.5.1-910b-ubuntu22.04: Driving SDK 26.0.0, CANN 8.5.1, A2, Ubuntu 22.0426.0.0-cann9.0.0-a3-openeuler24.03: Driving SDK 26.0.0, CANN 9.0.0, A3, openEuler 24.03master-cann9.0.0-950-ubuntu22.04: Driving SDK master, CANN 9.0.0, 950, Ubuntu 22.04
Dockerfile 归档路径
所有 Dockerfile 均归档在 docker/ 目录下，结构如下：
docker/
├── 8.5.1-910b-openeuler24.03/
│ └── Dockerfile
├── 8.5.1-910b-ubuntu22.04/
│ └── Dockerfile
├── 8.5.1-a3-openeuler24.03/
│ └── Dockerfile
├── 8.5.1-a3-ubuntu22.04/
│ └── Dockerfile
├── 9.0.0-910b-openeuler24.03/
│ └── Dockerfile
├── 9.0.0-910b-ubuntu22.04/
│ └── Dockerfile
├── 9.0.0-a3-openeuler24.03/
│ └── Dockerfile
├── 9.0.0-a3-ubuntu22.04/
│ └── Dockerfile
├── 9.0.0-950-ubuntu22.04/
│ └── Dockerfile
├── 9.0.0-950-openeuler24.03/
│ └── Dockerfile
├── install_bevformer.sh
├── install_bevfusion.sh
├── install_drivingsdk.sh
├── install_sparse4d.sh
├── OVERVIEW.md
└── OVERVIEW.zh.md
快速开始
1. 本地构建镜像
从源码构建 Docker 镜像：
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/Ascend/DrivingSDK.git
cd DrivingSDK
# 构建镜像
docker build -f docker/8.5.1-910b-ubuntu22.04/Dockerfile -t drivingsdk:26.0.0-cann8.5.1-910b-ubuntu22.04 .
# 使用挂载卷运行，便于开发
docker run -it --rm \
--device=/dev/davinci0 \
--device=/dev/davinci_manager \
--device=/dev/devmm_svm \
--device=/dev/hisi_hdc \
-v /usr/local/Ascend:/usr/local/Ascend \
-v $(pwd):/workspace \
drivingsdk:26.0.0-cann8.5.1-910b-ubuntu22.04 \
/bin/bash
2. 二次开发
用于自定义开发和修改：
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/Ascend/DrivingSDK.git
cd DrivingSDK
# 根据需要修改 Dockerfile
vim docker/8.5.1-910b-ubuntu22.04/Dockerfile
# 使用您的修改构建
docker build -f docker/8.5.1-910b-ubuntu22.04/Dockerfile -t drivingsdk:dev .
# 使用挂载卷运行，便于开发
docker run -it --rm \
--device=/dev/davinci0 \
--device=/dev/davinci_manager \
--device=/dev/devmm_svm \
--device=/dev/hisi_hdc \
-v /usr/local/Ascend:/usr/local/Ascend \
-v $(pwd):/workspace \
drivingsdk:dev \
/bin/bash
硬件支持信息
支持的 NPU 类型
| NPU 类型 | 架构 | 说明 | 状态 |
|---|---|---|---|
| A2 | x86_64, aarch64 | A2 | 生产就绪 |
| A3 | x86_64, aarch64 | A3 | 生产就绪 |
| 950 | x86_64, aarch64 | 950 | 预览 |
支持的操作系统
| 操作系统 | 版本 | 架构 | 包管理器 |
|---|---|---|---|
| Ubuntu | 22.04 LTS | x86_64, aarch64 | apt |
| openEuler | 24.03 LTS | x86_64, aarch64 | yum/dnf |
Python 环境支持
Docker 镜像通过 Miniconda 提供多种 Python 环境：
| 环境 | Python 版本 | PyTorch 版本 | 用途 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
torch2.1 |
3.8 | 2.1.0 | 通用 PyTorch 开发 | 生产就绪 |
torch2.7.1 |
3.10 | 2.7.1 | 最新 PyTorch 特性 | 生产就绪 |
bevformer |
3.10 | 2.7.1 | BEVFormer 模型训练 | 950 暂不支持 |
bevfusion |
3.10 | 2.7.1 | BEVFusion 模型训练 | 950 暂不支持 |
sparse4d |
3.10 | 2.7.1 | Sparse4D 模型训练 | 950 暂不支持 |
硬件要求
- 最低配置: 1 个 NPU 设备 (A2 或 A3 或 950)
- 推荐配置: 2 个以上 NPU 设备用于分布式训练
- 内存: 最低 32GB RAM，推荐 64GB 以上
- 存储: 最低 100GB，用于 Docker 镜像和数据集
包含的组件
核心组件
- DrivingSDK: Driving SDK 版本 26.0.0 或 master
- CANN: 神经网络计算架构 (8.5.1 / 9.0.0)
- PyTorch: 深度学习框架 (2.1.0 / 2.7.1)
- torch-npu: 昇腾 PyTorch NPU 后端
- Miniconda: Python 环境管理
模型示例
- BEVFormer: 用于 3D 目标检测的鸟瞰图 Transformer
- BEVFusion: 基于 BEV 融合的多模态 3D 检测
- Sparse4D: 稀疏 4D 检测框架
系统依赖
- GCC/G++ 编译器
- CMake 构建系统
- Git, wget, curl 工具
- Protocol Buffers
- 网络工具
使用示例
激活特定环境
# 在容器内部
source /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh
conda activate torch2.7.1
安装额外包
# 激活环境
conda activate torch2.7.1
# 安装包
pip install your-package
故障排除
常见问题
-
NPU 设备未找到
# 检查 NPU 设备 npu-smi info # 确保设备已挂载 docker run --device=/dev/davinci0 ... -
CANN 环境未设置
# 加载 CANN 环境 source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh -
Conda 环境未找到
# 初始化 conda source /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh conda env list
许可证
本项目根据仓库根目录下 LICENSE 文件中指定的条款进行许可。
第三方许可证
- CANN: 华为昇腾软件许可
- PyTorch: BSD 3 条款许可证
- Miniconda: Anaconda 服务条款
免责声明
重要提示: 本软件按"原样"提供，不提供任何明示或暗示的担保。
- 使用风险自负
- 维护者不对因使用本软件而引起的任何损害负责
- 部署前请务必在非生产环境中进行测试
- 确保遵守华为昇腾许可条款
- NPU 硬件必须正确配置并可访问
对于生产部署，请参考华为昇腾官方文档，并遵循安全与性能优化的最佳实践。
支持与资源
- CANN 文档: 昇腾文档
- 问题追踪: Driving SDK 问题
最后更新: 2026-05-19 维护者: Driving SDK 团队