popart
1.0.0
이 지침은 Ubuntu 20.04에서 Popart를 구축하고 있다고 가정합니다. 이 지침은 모든 필요한 종속성을 설치하는 방법을 설명합니다. 기존 우분투 20.04 설치에서 시작하는 경우 이미 이러한 종속성 중 일부가 설치되어있을 수 있습니다. 그렇다면 이러한 종속성의 버전이 이러한 지침과 호환되도록하십시오. 다른 Linux 기반 운영 체제도 작동 할 수 있지만 패키지 이름과 지원되는 버전의 패키지는 다를 수 있습니다.
이미 설치되지 않은 경우 시스템에 설치된 다음 도구가 필요합니다.
sudo apt-get install wget git -ysudo apt-get install python3-pip -y
ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python참고 : 시스템에 Python 2.X가 설치된 경우 Symlink를 무시할 수 있습니다.
sudo apt-get install ninja-build -ysudo apt-get install pkg-config -y Popart를 구축하고 실행하는 데 필요한 모든 파이썬 의존성은 requirements.txt 에서 찾을 수 있습니다 .txt. 실행하여 설치하십시오
python3 -m pip install -r requirements.txt Popart에 기여하려면 개발에 추가 의존성이 필요합니다. 이들은 requirements/dev.txt 에서 찾을 수 있으며 실행을 통해 설치할 수 있습니다.
python3 -m pip install -r requirements/dev.txtPopart는 시스템에서 사용할 수 있어야하는 여러 라이브러리에 대해 컴파일합니다.
우분투 20.04 ( spdlog-dev )에있는 SPDLOG 라이브러리 버전은 Popart와 호환되지 않습니다. 대신 소스에서 버전 1.8.0을 빌드해야합니다. 이렇게하려면 선택한 디렉토리에서 Spdlog Github 페이지에서 소스를 다운로드하고 다음과 같이 빌드 및 설치하십시오.
export SPDLOG_INSTALL_DIR= $( pwd ) /spdlog-1.8.0/install_dir/
git clone --branch v1.8.0 https://github.com/gabime/spdlog.git
cd spdlog && mkdir build && cd build
cmake .. -GNinja -DCMAKE_INSTALL_PREFIX= $SPDLOG_INSTALL_DIR && cmake --build . --target install 참고 : 나중에 SPDLOG_INSTALL_DIR 의 값이 필요합니다.
Ubuntu 20.04 ( pybind11-dev )의 Pybind11 라이브러리 버전은 2.4.3으로 Popart와 호환되지 않습니다. 대신 소스에서 버전 2.6.2를 구축해야합니다. 이렇게하려면 선택한 디렉토리에서 Pybind Github 페이지에서 소스를 다운로드하고 다음과 같이 빌드 및 설치하십시오.
export PYBIND11_INSTALL_DIR= $( pwd ) /pybind11-2.6.2/install_dir/
wget https://github.com/pybind/pybind11/archive/v2.6.2.tar.gz
tar xvfz v2.6.2.tar.gz
rm v2.6.2.tar.gz
pushd pybind11-2.6.2
mkdir build
mkdir install_dir
cd build
cmake ..
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX= $PYBIND11_INSTALL_DIR
-GNinja
ninja
ninja install
popd 참고 : ninja 대신 make 로 빌드를 선호하는 경우 -DCMAKE_GENERATOR="Ninja" 스위치를 제거하십시오.
참고 : 나중에 PYBIND11_INSTALL_DIR 의 값이 필요합니다.
자세한 내용은 https://github.com/pybind/pybind11/blob/master/docs/compiling.rst를 참조하십시오.
우분투 20.04 ( libboost-dev )의 부스트 라이브러리는 1.71.1로 Popart와 호환되지 않습니다. 대신 소스에서 버전 1.80.0을 빌드해야합니다. 이렇게하려면 선택한 디렉토리에서 Boost 다운로드 페이지에서 소스를 다운로드하고 다음과 같이 빌드 및 설치하십시오.
export BOOST_INSTALL_DIR= $( pwd ) /boost_1_80_0/install_dir/
wget https://boostorg.jfrog.io/artifactory/main/release/1.70.0/source/boost_1_80_0.tar.gz
tar xvfz boost_1_80_0.tar.gz
rm boost_1_80_0.tar.gz
pushd boost_1_80_0
mkdir install_dir
./bootstrap.sh --prefix= $BOOST_INSTALL_DIR
./b2 -j8 link=static runtime-link=static --abbreviate-paths variant=release toolset=gcc " cxxflags= -fno-semantic-interposition -fPIC " cxxstd=14 --with-test --with-system --with-filesystem --with-program_options --with-graph --with-random install
popd 참고 : -j8 스위치는 최대 8 개의 스레드로 빌드하여 빌드 시간을 줄이는 데 사용됩니다.
참고 : 나중에 BOOST_INSTALL_DIR 의 값이 필요합니다.
자세한 내용은 https://www.boost.org/doc/libs/1_80_0/more/getting_started/unix-variants.html을 참조하십시오.
ONNX 라이브러리도 소스에서 컴파일해야합니다. 이렇게하려면 선택한 디렉토리에서 Onnx Github 페이지에서 소스를 다운로드하고 다음과 같이 빌드 및 설치하십시오.
export ONNX_INSTALL_DIR= $( pwd ) /onnx-1.6.0/install_dir/
wget https://github.com/onnx/onnx/archive/v1.6.0.tar.gz
tar xvfz v1.6.0.tar.gz
rm v1.6.0.tar.gz
pushd onnx-1.6.0
mkdir install_dir
cmake ..
-DONNX_ML=0
-DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE= $PROTOBUF_INSTALL_DIR /bin/protoc
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX= $ONNX_INSTALL_DIR
make -j8
make install
popd 참고 : -j8 스위치는 최대 8 개의 스레드로 빌드하여 빌드 시간을 줄이는 데 사용됩니다.
참고 : 나중에 ONNX_INSTALL_DIR 의 값이 필요합니다.
자세한 내용은 https://github.com/onnx/onnx를 참조하십시오.
Capnproto 릴리스는 Capnproto 다운로드 페이지에서 다운로드 할 수 있습니다. 선택한 디렉토리에서 다음과 같이 다운로드 및 설치하십시오.
export CAPNPROTO_INSTALL_DIR= $( pwd ) /capnproto-0.7.0/install_dir/
wget https://capnproto.org/capnproto-c++-0.7.0.tar.gz
tar xvfz capnproto-c++-0.7.0.tar.gz
rm capnproto-c++-0.7.0.tar.gz
pushd capnproto-c++-0.7.0
./configure --prefix= $CAPNPROTO_INSTALL_DIR
make -j8 check
make install
popd 참고 : -j8 스위치는 최대 8 개의 스레드로 테스트하여 테스트 시간을 줄이는 데 사용됩니다.
참고 : 나중에 CAPNPROTO_INSTALL_DIR 의 가치가 필요합니다.
자세한 내용은 https://capnproto.org/install.html을 참조하십시오
Trompeloeil은 Trompeloeil Github 페이지에서 다운로드 할 수 있습니다. 선택한 디렉토리에서 다음과 같이 다운로드 및 설치하십시오.
export TROMPELOEIL_INSTALL_DIR= $( pwd ) /trompeloeil-35/install_dir/
wget https://github.com/rollbear/trompeloeil/archive/refs/tags/v35.tar.gz
tar xvfz v35.tar.gz
rm v35.tar.gz
pushd trompeloeil-35
mkdir build ; cd build
cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX= $TROMPELOEIL_INSTALL_DIR
cmake --build . --target install
popd Public Github 저장소의 적절한 디렉토리에서 GraphCore의 Poprithms 라이브러리를 확인하고 다음과 같이 설치할 수 있습니다.
export POPRITHMS_INSTALL_DIR= $( pwd ) /poprithms/install_dir/
git clone https://github.com/graphcore/poprithms.git
pushd poprithms
mkdir build ; cd build ;
cmake ..
-DBOOST_ROOT= $BOOST_INSTALL_DIR
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX= $POPRITHMS_INSTALL_DIR
-DCMAKE_GENERATOR= " Ninja "
ninja
ninja install
popd 참고 : ninja 대신 make 로 빌드를 선호하는 경우 -DCMAKE_GENERATOR="Ninja" 스위치를 제거하십시오.
참고 : CCACHE를 사용하여 빌드를 추가로 가속화 할 수 있습니다.
참고 : 나중에 POPRITHMS_INSTALL_DIR 의 값이 필요합니다.
자세한 내용은 https://github.com/graphcore/poprithms를 참조하십시오.
Poplar SDK를 얻으려면 GraphCore의 지원 포털에 대한 액세스를 위해 등록해야합니다. 액세스가 있으면 지원 포털에서 최신 Ubuntu 18.04를 다운로드 할 수 있으며 적절한 디렉토리로 포장을 풀 수 있습니다. 이 문서의 나머지 부분에 대해, 지침은 환경 변수 POPLAR_INSTALL_DIR 설정하여 포플러가 포장되지 않은 디렉토리를 가리 키라고 가정합니다. 포플러 SDK에는 단순한 포플러 이상이 포함되어 있으며 poplar-ubuntu_18_04-xxxxx 와 같은 서브 디렉토리를 구체적으로 지적해야합니다.
자세한 내용은 https://www.graphcore.ai/developer를 참조하십시오.
Ubuntu 20.04만이 외부에서 Popart를 구축하기위한 지원을받습니다.
Popart를 구축하려면 저장소를 확인한 디렉토리에서 다음 명령을 실행하십시오.
export POPART_INSTALL_DIR= $( pwd ) /popart/install_dir/
export PKG_CONFIG_PATH= " $CAPNPROTO_INSTALL_DIR /lib/pkgconfig: $PKG_CONFIG_PATH "
git clone https://github.com/graphcore/popart.git
push popart
mkdir build ; cd build ;
cmake ..
-DBOOST_ROOT= $BOOST_INSTALL_DIR
-DCapnProto_ROOT= $CAPNPROTO_INSTALL_DIR
-DONNX_ROOT= $ONNX_INSTALL_DIR
-DPOPLAR_INSTALL_DIR= $POPLAR_INSTALL_DIR
-Dpoprithms_ROOT= $POPRITHMS_INSTALL_DIR
-DProtobuf_ROOT= $PROTOBUF_INSTALL_DIR
-Dpybind11_ROOT= $PYBIND11_INSTALL_DIR
-Dspdlog_ROOT= $SPDLOG_INSTALL_DIR
-Dtrompeloeil_ROOT= $TROMPELOEIL_INSTALL_DIR
-DCMAKE_INSTALL_PREFIX= $POPART_INSTALL_DIR
-GNinja
ninja
ninja install
popd CMAKE에서 지원하는 모든 메소드를 사용하여 종속성을 가리킬 수 있습니다. CMAKE 문서의 find_package 설명서를 참조하십시오. 패키지 설치 디렉토리를 가리키는 <verbatim pkg name>_ROOT 변수를 사용하기로 선택했습니다.
감가 상각 : <uppercase pkg name>_INSTALL_DIR 변수는 POPLAR_INSTALL_DIR 제외한 변수가 더 이상 사용되지 않았으며 향후 릴리스에서 제거됩니다.
참고 : 기타 CMAKE 스위치를 사용할 수 있습니다.
-DPOPART_BUILD_TESTING=0 -Popart 테스트를 컴파일하는 데 사용할 수있는 스위치.-DPOPART_STRICT_COMPARATOR_CHECKS=1 포인터의 컨테이너를 비교할 때 nullptr 및 유효하지 않은 포인터를 점검하십시오. 참고 : ninja 대신 make 로 빌드를 선호하는 경우 -GNinja 스위치를 제거하십시오.
참고 : CCACHE를 사용하여 빌드를 추가로 가속화 할 수 있습니다.
참고 : Capnproto의 CMAKE Export는 단순히 PKG-Config를 랩핑합니다. pkg_config_path는 pkg-config에 capnproto를 찾을 위치를 알려주기 위해 설정되었습니다.
GitHub의 GraphCore의 예제 저장소에는 여러 고급 Popart 응용 프로그램이 있습니다. Popart 및 POPXL을 사용하여 구현 된 전체 예 목록은 readme를 참조하십시오.
코드는 MIT 라이센스에 따라 제공되며 License.txt 파일을 참조하십시오.
이 프로젝트에는 다음에서 파생 된 작업이 포함되어 있습니다. Tensorflow, https://github.com/tensorflow/tensorflow/
Copyright 2017 Tensorflow 저자. 모든 권리 보유.
Apache 라이센스, 버전 2.0 ( "라이센스")에 따라 라이센스가 부여되었습니다. 라이센스를 준수하는 것 외에는이 파일을 사용할 수 없습니다. 라이센스 사본을 얻을 수 있습니다
http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
해당 법률에 의해 요구되거나 서면에 동의하지 않는 한, 라이센스에 따라 배포 된 소프트웨어는 명시 적 또는 묵시적 보증 또는 조건없이 "그대로"기준으로 배포됩니다. 라이센스에 따른 특정 언어 통치 권한 및 제한 사항에 대한 라이센스를 참조하십시오.
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tests/integration/optimizer_tests/rmsprop_update_numpy.py이 프로젝트에는 다음과 같은 파생 상생 작업이 포함되어 있습니다.
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http://www.apache.org/licenses/license-2.0
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willow/src/subgraph/suffixtree.cpp이 프로젝트에는 다음과 같은 파생물 작업이 포함되어 있습니다.
pybind11_mkdoc은 다음 MIT 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다.
MIT 라이센스 (MIT)
저작권 (C) 2020 Wenzel Jakob
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관련 파일 :
scripts/pybind11_mkdoc/이 프로젝트에는 다음과 같은 파생물 작업이 포함되어 있습니다. onnx, https://github.com/onnx/onnx
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관련 파일 :
tests/integration/operators_test/rnn_helper.pytests/integration/operators_test/gru_test.pytests/integration/operators_test/lstm_test.py이 프로젝트에는 다음과 같은 파생물 작업이 포함됩니다. 옵션-라이트, https://github.com/martinmoene/optional-lite
저작권 (C) 2014-2018 Martin Moene
소프트웨어 라이센스 부스트 - 버전 1.0- 2003 년 8 월 17 일
Boost 소프트웨어 라이센스, 버전 1.0에 따라 배포됩니다.
이에 따라 허가는 무료로 소프트웨어의 사본을 얻고이 라이센스 ( "소프트웨어")가 다루는 문서 ( "소프트웨어")를 사용하여 소프트웨어를 사용, 복제, 디스플레이, 배포, 실행 및 전송하고 소프트웨어를 전송하고, 소프트웨어의 파생 작품을 준비하고 소프트웨어가 제공되는 타사를 허용하기 위해 다음과 같은 대상이됩니다.
소프트웨어에 대한 저작권 통지 및 위의 라이센스 보조금,이 제한 및 다음 면책 조항을 포함한이 전체 명세서는 소프트웨어의 모든 사본, 전체 또는 부분적으로 소프트웨어의 모든 파생 작품에 포함되어야합니다. 사본 또는 파생 작품은 전적으로 소스 언어 프로세서에 의해 생성 된 기계를 실행 가능한 객체 코드의 형태로 만 있습니다.
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willow/include/popart/vendored/optional.hpp이 프로젝트에는 다음과 같은 파생물 작업이 포함됩니다.
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관련 파일 :
willow/include/popart/vendored/anylite.hpp
