环境准备与部署

注意

注意：本指南目前只适用于 M1000 AImodule 环境。安装前请确认设备系统、驱动和软件栈版本与待发布的软件包版本匹配。

步骤1 确认环境

确认操作系统版本

仅支持 AIOS 1.4.1，请先和设备提供方确认设备是否为 AIOS 1.4.1。

确认 MUSA 环境

执行 musaInfo，输出正常则环境配置正确。

确认 MUSA 和 MUSA SDK 的版本号

请确认已安装的 MUSA 和 MUSA SDK 版本是否符合要求：

• musa 版本号应为：5.1.1-M1000
• musa-sdk 版本号应为：5.1.1

执行以下命令检查版本：

sudo dpkg -l | grep musa

正确输出如下：

ii  musa                                       5.1.1-M1000                              arm64        Moore Threads MUSA driver [e29787e05]
ii  musa-sdk                                   5.1.1                                    arm64        Moore Threads MTGPU Software Development Kit

检查结果

• 如果 MUSA 版本为 5.1.1-M1000 且 MUSA SDK 版本为 5.1.1，仍需执行 步骤2 下载并解压离线安装包以获取后续依赖文件，但无需重新安装 MUSA 和 MUSA SDK，可跳过 步骤3。
• 如果任一版本不符合要求，请先执行 步骤2 下载安装包，再按照 步骤3 更新 MUSA 和 MUSA SDK。

步骤2 相关依赖包

请访问 摩尔线程开发者平台 SGLang-MUSA-M1000 下载 M1000_1.4.1_sglang_0831，并解压得到安装包目录：

tar -zxvf SGLang-MUSA-M1000_M1000_1.4.1_sglang_0831.tar.gz
cd 20260831_M1000_1.4.1_sglang/

解压后目录中包含以下文件：

组件	版本	安装包
MUSA	5.1.1	musa_5.1.1-M1000_arm64.deb
MUSA SDK	5.1.1	musa-sdk_5.1.1_arm64.deb
Triton MUSA	3.2.0	triton-3.2.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
Torch	2.9.0	torch-2.9.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
Torch MUSA	2.9.0	torch_musa-2.9.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
TorchAudio	2.9.0+eaa9e4e	torchaudio-2.9.0+eaa9e4e-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
TorchVision	0.22.1+e98278b	torchvision-0.22.1+e98278b-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
Torch C DLPack Ext	0.1.5	torch_c_dlpack_ext-0.1.5-cp310-cp310-manylinux_2_24_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
TileLang MUSA	0.1.6.post2+musa.3	tilelang_musa-0.1.6.post2+musa.3-cp38-abi3-linux_aarch64.whl
MATE	0.2.5	mate-0.2.5-py3-none-any.whl
Apache TVM FFI	0.1.9.post3.dev0+musa.1.gf6b52d7f4.d20260703	apache_tvm_ffi-0.1.9.post3.dev0+musa.1.gf6b52d7f4.d20260703-cp310-cp310-manylinux_2_24_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
SGLang Kernel	0.4.1.dev20260907	sglang_kernel-0.4.1.dev20260907-cp39-abi3-linux_aarch64.whl
SGLang	0.5.10+20260907	sglang-0.5.10+20260907-py3-none-any.whl
SGLang M1000 benchmark 脚本	-	scripts/
conda 依赖	-	environment.yml

步骤3 系统环境配置

1. 卸载当前驱动

sudo dpkg -P musa-sdk
sudo dpkg -P musa # 输出 cryptsetup 的一些报错是正常的
sudo rm -rf /usr/local/musa*

2. 安装新的驱动和软件栈

sudo dpkg -i musa_5.1.1-M1000_arm64.deb
sudo dpkg -i musa-sdk_5.1.1_arm64.deb

安装完成后重启设备：

sudo reboot

3. 确认 MUSA 环境

执行 musaInfo，输出正常则环境配置正确。

如果提示找不到命令，可以先补充环境变量后再次验证：

export PATH=/usr/local/musa/bin:${PATH}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/musa/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
musaInfo

步骤4 Python 环境配置

安装 Miniforge

如果设备尚未安装 Conda，推荐使用 Miniforge。Miniforge 提供适用于本设备 Linux aarch64 架构的 Conda 发行版。执行以下命令下载并安装：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/github-release/conda-forge/miniforge/LatestRelease/Miniforge3-Linux-aarch64.sh
bash Miniforge3-Linux-aarch64.sh

安装过程中：

1. 按 Enter 查看许可协议，输入 yes 接受协议。
2. 安装目录可使用默认值（通常为 ~/miniforge3）。
3. 当提示是否运行 conda init 时输入 yes。

安装完成后重新打开终端，或执行以下命令使配置立即生效：

source ~/.bashrc
conda --version

如果安装时使用了其他目录，请将上述路径替换为实际安装目录。确认能够正常输出 Conda 版本号后，再继续创建 Python 环境。

推荐使用独立 conda 环境：

conda create -n sglang-py310 python=3.10 -y
conda activate sglang-py310

pip install --upgrade pip

安装 Torch、Torch MUSA 及相关 pip 依赖：

pip install torch-2.9.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install torch_musa-2.9.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install torchvision-0.22.1+e98278b-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install torchaudio-2.9.0+eaa9e4e-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install triton-3.2.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install torch_c_dlpack_ext-0.1.5-cp310-cp310-manylinux_2_24_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl

环境验证

输出 true 证明 Torch MUSA 环境安装正确：

python3 -c "import torch; import torch_musa; print(torch.musa.is_available())" 2>/dev/null

步骤5 从安装包安装 SGLang

在解压后的安装包目录中安装 TileLang MUSA、MATE、Apache TVM FFI、SGLang Kernel 和 SGLang：

pip install tilelang_musa-0.1.6.post2+musa.3-cp38-abi3-linux_aarch64.whl
pip install --no-deps mate-0.2.5-py3-none-any.whl
pip install apache_tvm_ffi-0.1.9.post3.dev0+musa.1.gf6b52d7f4.d20260703-cp310-cp310-manylinux_2_24_aarch64.manylinux_2_28_aarch64.whl
pip install sglang_kernel-0.4.1.dev20260907-cp39-abi3-linux_aarch64.whl
pip install --no-deps sglang-0.5.10+20260907-py3-none-any.whl

安装其他依赖：

sudo apt update
sudo apt install python3-pip git cmake wget build-essential g++ libstdc++-12-dev libnuma-dev curl
conda env update -f environment.yml

步骤6 安装验证

pip list | grep sglang

输出示例：

sglang                    0.5.10+20260907
sglang-kernel             0.4.1.dev20260907

【可选】打开性能模式（推荐）

For T035 开发板

From 命令行

性能模式

sudo powerprofilesctl set performance

平衡模式

sudo powerprofilesctl set balanced

节电模式

sudo powerprofilesctl set power-saver

For 天思盒子

From 界面 (推荐)

界面右上角: 电源 -> 性能

From 命令行

性能模式

#!/bin/sh
sudo busybox devmem 0x280FD200 32 2650
sudo busybox devmem 0x280FD218 32 2650
sudo busybox devmem 0x280FD230 32 2650
sudo busybox devmem 0x280FD248 32 1500

非性能模式

#!/bin/sh
sudo busybox devmem 0x280FD200 32 1700
sudo busybox devmem 0x280FD218 32 1700
sudo busybox devmem 0x280FD230 32 1700
sudo busybox devmem 0x280FD248 32 730