之前一直没怎么用过昇腾这套架构，今天简单试一下。首先，在一个比较新的服务器上，运行：

npu-smi info

可以看到NPU型号是310P3。我想试试能否用Conda安装（在Nvidia平台上用得最多就是Conda环境了，和CUDA版本配合得很好），所以运行：

conda env list

发现这台服务器已经安装了Conda，那么想通过Conda试试（就像Conda+CUDA那样）：

conda create -n SGLang python=3.10

（由于我主要想试试SGLang，所以对应起了这个环境的名字）

之后进入到这个虚拟环境，开始安装CANN（也不知道之前别人有没有装），参考这里：

https://www.hiascend.com/cann/download

这个页面分得比较细，包括昇腾的A3、A2、推理系列等等。如果不清楚NPU型号，可以按照页面上的提示再检查一下。然后按照页面上的步骤安装即可：

#conda所在目录需有755权限
conda config --add channels https://repo.huaweicloud.com/ascend/repos/conda/ 
conda install ascend::cann-toolkit==8.5.0
conda install ascend::cann-310p-ops==8.5.0

这个是比较简单的，简单讲讲怎么判断是否安装好：

上面这个网页写的是这样：

软件包的默认安装路径为所在Conda虚拟环境的Ascend目录下，例如base环境为/home/miniconda3/Ascend

source /home/miniconda3/Ascend/cann/set_env.sh

python3 -c "import acl;print(acl.get_soc_name())"

若返回芯片型号，则安装成功

但是我用的这个操作系统比较奇葩，如果用conda env list，看到的安装目录是：

SGLang                *  /opt/miniconda/envs/SGLang

所以这就需要我们把上面的Source命令改一下：

source /opt/miniconda/envs/SGLang/Ascend/cann/set_env.sh

然后再运行：

python3 -c "import acl;print(acl.get_soc_name())"

可以看到这时候系统返回：

Ascend310P3

这就说明在这个conda环境下，CANN 8.5.0版本就安装好了。

先简单总结这么多，由于之前没用过，所以写得比较基础，后面准备再总结一下安装PyTorch和SGLang。也是因为发现SGLang给的网页例子里，一些新的大模型是没有310P对应的镜像的，例如这里的例子：

https://docs.sglang.io/platforms/ascend_npu_qwen3_5_examples.html

所以想试试手动是否能跑SGLang。