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[Docs] TorchNPU名称统一 #218
renxiaolong12创建于 7月3日
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| 23 | ## 软件环境 | 23 | ## 软件环境 |
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| 25 | -集群容器化部署依赖Kubernetes和MindCluster，具体部署场景请参考[表1 依赖列表](#table9819144513712)，Kubernetes组件详细介绍请参见[Kubernetes安装工具](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/reference/setup-tools/)；MindCluster组件详细介绍请参见《MindCluster 集群调度用户指南》中的[组件介绍](https://gitcode.com/Ascend/mind-cluster/blob/master/docs/zh/scheduling/introduction.md#%E7%BB%84%E4%BB%B6%E4%BB%8B%E7%BB%8D)章节。 | 25 | +集群容器化部署依赖Kubernetes和MindCluster，具体部署场景请参考[表1 依赖列表](#table9819144513712)，Kubernetes组件详细介绍请参见[Kubernetes安装工具](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/reference/setup-tools/)；MindCluster组件详细介绍请参见《MindCluster 集群调度用户指南》中的[组件介绍](https://gitcode.com/Ascend/mind-cluster/blob/master/docs/zh/scheduling/01_introduction/01_component_description.md)章节。 |
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| 27 | **表 1** 依赖列表<a id="table9819144513712"></a> | 27 | **表 1** 依赖列表<a id="table9819144513712"></a> |
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| 24 | |CANN|<li>Atlas 800I A2 推理服务器：</li><br>Ascend-cann-910*x*-ops_8.5.1_linux-aarch64.run<li>Atlas 300I Duo 推理卡+Atlas 800 推理服务器（型号 3000）：</li><br>Ascend-cann-310*x*-ops_8.5.1_linux-aarch64.run<br>**以上软件包名中的910*x*和310*x*请根据具体的硬件型号进行替换。**|二进制算子包。|[获取链接](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=ie+pt+cann)| | 24 | |CANN|<li>Atlas 800I A2 推理服务器：</li><br>Ascend-cann-910*x*-ops_8.5.1_linux-aarch64.run<li>Atlas 300I Duo 推理卡+Atlas 800 推理服务器（型号 3000）：</li><br>Ascend-cann-310*x*-ops_8.5.1_linux-aarch64.run<br>**以上软件包名中的910*x*和310*x*请根据具体的硬件型号进行替换。**|二进制算子包。|[获取链接](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=ie+pt+cann)| |
| 25 | |CANN|Ascend-cann-nnal_8.5.1_linux-aarch64.run|加速库软件包|[获取链接](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=ie+pt+cann)| | 25 | |CANN|Ascend-cann-nnal_8.5.1_linux-aarch64.run|加速库软件包|[获取链接](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=ie+pt+cann)| |
| 26 | |ATB Models|Ascend-mindie-atb-models_3.0.0_linux-aarch64_torch2.2.0-abi0.tar.gz|模型库安装包。|[获取链接](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=ie+pt+cann)| | 26 | |ATB Models|Ascend-mindie-atb-models_3.0.0_linux-aarch64_torch2.2.0-abi0.tar.gz|模型库安装包。|[获取链接](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=ie+pt+cann)| |
| 27 | -|Ascend Extension for PyTorch|torch_npu-2.1.0.post17-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl|torch_npu插件whl包。|[获取链接](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=ie+pt+cann)<li>获取2.1.0版本的torch_npu，请在社区版资源下载页面左上方“配套资源”中，选择PyTorch版本为7.2.0。</li><li>在PyTorch栏单击对应版本后方的“获取源码”，跳转至PyTorch的gitcode仓库发布页，然后再页面下方获取对应版本的torch_npu。</li>| | 27 | +|TorchNPU|torch_npu-2.1.0.post17-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl|TorchNPU插件whl包。|[获取链接](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=ie+pt+cann)<li>获取2.1.0版本的TorchNPU，请在社区版资源下载页面左上方“配套资源”中，选择PyTorch版本为7.2.0。</li><li>在PyTorch栏单击对应版本后方的“获取源码”，跳转至PyTorch的gitcode仓库发布页，然后再页面下方获取对应版本的TorchNPU。</li>| |
| 28 | -|Ascend Extension for PyTorch|torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl|PyTorch框架2.1.0版本的whl包。|[获取链接](https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl)| | 28 | +|TorchNPU|torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl|PyTorch框架2.1.0版本的whl包。|[获取链接](https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_aarch64.manylinux2014_aarch64.whl)| |
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| 30 | ## 前提条件 | 30 | ## 前提条件 |
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