第2章 · 开发环境准备：硬件、操作系统与存储规划
说实话，很多刚接触昇腾的朋友，一上来就急着装驱动、跑样例，结果卡在环境上半天。我见过不少团队，硬件买回来才发现电源功率不够，或者操作系统内核不兼容。这一章咱们就把底子打牢——硬件选型、操作系统版本、网络和存储怎么规划，一次性说清楚。
2.1 硬件环境要求：昇腾310与910
昇腾目前主流的两款芯片——310 和 910，定位完全不同。我个人习惯把 310 看作「边缘推理小钢炮」，功耗低、体积小，适合做摄像头、机器人、工业盒子。910 则是「训练/数据中心大杀器」，算力强，但功耗和散热要求也高。
| 硬件型号 | 芯片 | 典型形态 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Atlas 200 DK | 昇腾310 | 开发者套件 | 学习、原型、轻量推理 |
| Atlas 500 智能小站 | 昇腾310 | 边缘盒子 | 工业视觉、智慧零售 |
| Atlas 800 推理服务器 | 昇腾310/910 | 4U 服务器 | 云端推理、视频分析 |
| Atlas 900 训练集群 | 昇腾910 | 集群 | 大规模模型训练 |
嗯，这里要注意：310 芯片的算力大概在 8 TOPS (INT8) 左右，910 单卡可以达到 256 TFLOPS (FP16)。你想想看，差了三十多倍，所以选型的时候一定先想清楚你的模型有多大、时延要求多高。
2.2 操作系统要求：Ubuntu 还是 CentOS？
官方支持的主要是 Ubuntu 和 CentOS（现在更推荐 EulerOS / openEuler）。我个人更偏爱 Ubuntu，因为社区活跃、包管理方便，遇到问题容易搜到解决方案。
- Ubuntu 18.04 / 20.04 / 22.04 —— 我建议用 20.04 LTS，稳定且驱动兼容性好。22.04 也能用，但有些旧版本 CANN 包可能不支持。
- CentOS 7.6 / 8.x —— 如果你在信创环境或者客户指定 CentOS，那就用 7.6 以上。不过 CentOS 8 已经停止维护了，建议转 Rocky Linux 或 EulerOS。
- EulerOS / openEuler —— 华为自家系统，兼容性最好，但学习成本稍高。
uname -r 查看内核版本。CANN 对内核有要求，比如 Ubuntu 20.04 内核 5.4 以上基本没问题。我曾经遇到客户用 Ubuntu 22.04 内核 6.2，结果驱动编译报错，降级内核才解决。
2.3 网络与存储规划
很多人忽略网络规划，结果训练时数据传输成为瓶颈。我一般建议把管理网和数据网分开：管理网走千兆，用于 SSH、监控；数据网走万兆甚至 25GbE，用于模型加载、数据集读取。
存储方面，强烈建议用 NVMe SSD 做系统盘和数据缓存。机械硬盘在加载大模型时你会等到怀疑人生。我自己的开发机是 1TB NVMe + 4TB SATA SSD，系统、CANN 包、数据集都放在 NVMe 上，SATA 用来存归档数据。
- 系统盘：至少 120GB（实际建议 256GB 以上）
- CANN 安装包 + 驱动：约 15~20GB
- 模型 + 数据集：预留 200GB 以上
- 交换分区：建议 32GB 或等于物理内存大小
网络拓扑上，如果你有多台 Atlas 服务器，记得把设备接入同一个二层网络，方便后续做分布式推理或训练。我习惯给每台设备配一个静态 IP，避免 DHCP 变动导致节点失联。
2.4 快速检查清单
在你动手安装之前，对照下面这个清单过一遍，能省掉 80% 的初期问题。
- 硬件：确认芯片型号（310/910），电源功率足够（Atlas 200 DK 用 12V/3A 以上）
- 系统：Ubuntu 20.04 LTS 或 CentOS 7.6，内核 ≥ 4.18
- 网络：开发机与设备互通，防火墙关闭或放行必要端口
- 存储：剩余空间 ≥ 50GB（仅基础环境），建议 200GB+
- 工具：SSH 客户端、串口线（部分设备需要）、HDMI 显示器（调试用）
好了，硬件、系统、网络存储这三块理清楚，后面装驱动和 CANN 包就是水到渠成的事。下一章我们直接上手驱动与固件安装，我会把那些容易翻车的细节都抖出来。