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要将Apache Spark应用与华为昇腾（Ascend）芯片集成以实现 AI/ML环节加速，需构建一个“Spark负责数据预处理 +昇腾负责模型训练/推理”的混合架构。以下是截至 2026 年的完整、可落地的实用配置流程，适用于企业级部署（如 Atlas 800/900 服务器或华为云 CCE 集群）。

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一、前提条件：硬件与软件环境

✅硬件要求

• 服务器：华为 Atlas 800（型号 3010/9000）或自建服务器（搭载昇腾 910B NPU）
• NPU 数量：建议 ≥2 张（用于分布式训练）
• CPU：鲲鹏 920 或 x86（兼容即可，但推荐 Kunpeng 以优化国产栈）
• 内存：≥128GB
• 存储：NVMe SSD（用于缓存 Spark shuffle 和模型 checkpoint）

✅软件栈版本（关键！必须匹配）

⚠️版本不匹配是失败主因！请严格参照 华为 CANN 兼容性矩阵

二、Step-by-Step配置流程

Step 1：安装昇腾驱动与 CANN工具包

# 1. 下载 CANN Toolkit（以 8.2.RC1 为例）

wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/CANN/8.2.RC1/Ascend-cann-toolkit_8.2.RC1_linux-aarch64.run

# 2. 安装（root 用户）

chmod +x Ascend-cann-toolkit_8.2.RC1_linux-aarch64.run

./Ascend-cann-toolkit_8.2.RC1_linux-aarch64.run --install

# 3. 配置环境变量（写入 ～/.bashrc）

echo 'export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend' >> ～/.bashrc

echo 'export PATH=$ASCEND_HOME/ascend-toolkit/latest/bin:$PATH' >> ～/.bashrc

echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$ASCEND_HOME/ascend-toolkit/latest/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ～/.bashrc

source ～/.bashrc

# 4. 验证安装

npu-smi info # 应显示 NPU 设备状态

atc --version #显示CANN版本

Step 2：安装 MindSpore（昇腾版）

# 使用 pip 安装（确保 Python 版本匹配）

pip3 install mindspore-ascend==2.5.0 -f https://mindspore.cn/versions

# 验证

python3 -c "import mindspore; print(mindspore.context.get_context('device_target'))"

# 输出应为：Ascend

Step 3：准备 Spark环境（建议使用 PySpark）

# 安装 Spark（以 3.4.1 为例）

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.4.1/spark-3.4.1-bin-hadoop3.tgz

tar -xzf spark-3.4.1-bin-hadoop3.tgz

export SPARK_HOME=/opt/spark-3.4.1

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

# 安装 PySpark

pip3 install pyspark==3.4.1

Step 4：编写 Spark +昇腾集成代码（以图像特征提取为例）

场景：Spark读取 HDFS图像路径→分发到 Executor→调用昇腾运行 ResNet提取特征

# spark_ascend_inference.py

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.sql.functions import pandas_udf

from pyspark.sql.types import StringType, BinaryType

import numpy as np

import cv2

from mindspore import Tensor, context

from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net

from resnet_model import resnet50 # 自定义模型

# 初始化 MindSpore 上下文（每个 Executor 进程调用一次）

def init_mindspore():

context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend", device_id=0)

net = resnet50()

param_dict = load_checkpoint("resnet50_ascend.ckpt")

load_param_into_net(net, param_dict)

return net

# Pandas UDF：在 Executor 上执行昇腾推理

@pandas_udf(returnType=BinaryType())

def extract_features(image_paths: pd.Series) -> pd.Series:

# 注意：UDF 内部初始化 MindSpore（避免 Driver 初始化无效）

if not hasattr(extract_features, "model"):

extract_features.model = init_mindspore()

features = []

for path in image_paths:

img = cv2.imread(path)

img = cv2.resize(img, (224, 224)).astype(np.float32) / 255.0

img = np.expand_dims(img.transpose(2, 0, 1), axis=0) # CHW

tensor = Tensor(img)

feat = extract_features.model(tensor).asnumpy()

features.append(feat.tobytes())

return pd.Series(features)

# 主程序

if __name__ == "__main__":

spark = SparkSession.builder \

.appName("Spark-Ascend-Inference") \

.config("spark.executor.memory", "16g") \

.config("spark.executor.cores", "4") \

.getOrCreate()

# 读取图像路径列表（HDFS/本地）

df = spark.read.text("hdfs:///data/image_paths.txt").toDF("path")

# 应用 UDF（每张图调用昇腾推理）

result_df = df.withColumn("feature", extract_features(df["path"]))

result_df.write.parquet("hdfs:///output/features")

🔑关键点：

• 使用 pandas_udf 实现向量化推理，减少 Python 调用开销。
• MindSpore 初始化必须在 Executor 进程内完成（Driver 初始化对 Executor 无效）。
• 模型需提前转换为 MindSpore Checkpoint 格式（可通过 ONNX 转换）。

Step 5：提交 Spark作业（单机或多节点）

单机测试（本地模式）：

spark-submit \

--master local[4] \

--executor-memory 16g \

spark_ascend_inference.py

分布式集群（YARN/K8s）：

# YARN 示例（需确保每台 NodeManager 已安装 CANN + MindSpore）

spark-submit \

--master yarn \

--deploy-mode cluster \

--num-executors 8 \

--executor-cores 4 \

--executor-memory 32g \

--conf spark.executorEnv.LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/lib64" \

spark_ascend_inference.py

⚠️重要：在集群模式下，所有工作节点必须预装相同版本的CANN和 MindSpore，否则会报 libascendcl.so not found。

三、性能调优建议

1. Executor 与 NPU 一对一绑定
   每个 Executor 仅使用 1 张 NPU（通过 device_id=0），避免多进程争抢。
2. Batch 推理提升吞吐
   在 UDF 中累积多个样本组成 batch（如 16 张图），再送入模型。
3. 启用 MindSpore 图编译优化

python

context.set_context(enable_graph_kernel=True) # 启用算子融合

1. 使用 FP16/INT8 量化模型
   通过 ATC 工具转换模型：

atc --model=resnet50.onnx \

--framework=5 \

--output=resnet50_ascend \

--soc_version=Ascend910B \

--precision_mode=allow_mix_precision

四、验证与监控

• NPU 利用率监控：

npu-smi dinfo -t usage -i 0 # 实时查看计算/带宽利用率

• Spark UI 查看任务分布：确保无数据倾斜。
• 日志排查：检查 /var/log/npu/slog/host-0/*.log 是否有 ACL 错误。

五、总结：实用配置要点

💡适用场景：大模型推理、CV/NLP 特征工程、推荐系统打分等AI密集型 Spark作业。
❌不适用：纯 SQL/ETL 任务（昇腾无法加速）。

通过以上配置，您可在华为昇腾平台上高效运行 Spark + AI 融合应用，实现5–15倍的端到端性能提升。建议从单机测试开始，逐步扩展至集群。