硬件环境
本次部署在以下硬件上进行：
- 服务器型号：Atlas 800I A2
- CPU：Kunpeng 920 * 192
- NPU：Atlas 910B4-1 * 8
- 内存：1000G
软件栈配置
为了保证兼容性，我们选择了 OpenEuler 22.03 LTS 作为基础系统。内核版本为 5.10.0-186.0.0.2.1.oe2203sp3.galaxy.aarch64，驱动版本 24.1.rc2，Docker 版本 26.1.3。
为了避免污染物理机环境，整个部署过程都在 Docker 容器内完成。目前 llama.cpp 对 OpenEuler 22.03 和 Ubuntu 22.04 支持较好，这里选用华为云镜像仓库中适配 Ascend 的镜像。
以 vllm-ascend:0.9.1rc1-torch_npu2.5.1-cann8.1.rc1-python3.10-oe2203lts-linuxarm64 为例，该镜像已预装好相关依赖，支持 Atlas 300I Duo、300T 及 A2（Ascend 910B4）系列。
拉取镜像命令如下：
docker pull swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/openeuler/vllm-ascend:0.9.1rc1-torch_npu2.5.1-cann8.1.rc1-python3.10-oe2203lts-linuxarm64
启动容器
运行容器时，有几个关键参数需要注意。首先是 --net=host，这能让容器直接复用宿主网络，减少 NPU 通信开销；其次是 --shm-size=500g，大模型推理对共享内存需求很大，必须调大；最后是 --privileged 以及设备映射，这是为了允许容器访问 /dev/davinci_manager 等 NPU 专用节点。
以下是启动脚本，注意挂载路径需根据实际驱动目录补全：
docker run -it -d --net=host --shm-size=500g \
--privileged \
--name vllm-ascend \
--device=/dev/davinci_manager \
--device=/dev/hisi_hdc \
--device=/dev/devmm_svm \
-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/
# 此处需补全后续挂载路径及镜像名称
配置完成后，进入容器即可开始后续的模型加载与推理测试。
