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docs/hardware_support/dcu/index_cn.rst

@@ -8,7 +8,7 @@
 
 飞桨框架支持基于海光 DCU 芯片的训练和推理，请参考以下内容快速体验：
 
-- `海光 DCU 安装说明` <./install_cn.html>: 海光 DCU 安装说明
+- `海光 DCU 安装说明 <./install_cn.html>`_ : 海光 DCU 安装说明
 - `海光 DCU 基于框架的使用指南 <./paddle_tutorial_cn.html>`_ : 海光 DCU 基于框架的使用指南
 - `海光 DCU 基于套件的使用指南 <./paddlex_tutorial_cn.html>`_ : 海光 DCU 基于套件的使用指南
 - `海光 DCU 支持模型 <./support_cn.html>`_ : 海光 DCU 支持模型

docs/hardware_support/dcu/install_cn.md

@@ -14,21 +14,23 @@
 
 ## 运行环境准备
 
-推荐使用飞桨官方发布的海光 DCU 开发镜像，该镜像预装有海光 DCU 基础运行环境库（DTK）。
+您可以基于 docker、pip、源码等不同方式准备飞桨开发环境
+
+### 基于 Docker 的方式（推荐）
+
+我们推荐使用飞桨官方发布的海光 DCU 开发镜像，该镜像预装有海光 DCU 基础运行环境库（DTK）和飞桨 3.0 版本的 SDK。
 
 ```bash
 # 拉取镜像
-docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle-dcu:dtk24.04.1-kylinv10-gcc82
+docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-dcu:3.0.0-dtk24.04.1-kylinv10-gcc82-py310
 ```
 
 ```bash
 # 启动容器
 docker run -it --name paddle-dcu-dev -v $(pwd):/work \
   -w=/work --shm-size=128G --network=host --privileged  \
-  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --group-add video \
-  -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 -v /opt/hyhal:/opt/hyhal \
   --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined \
-  ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle-dcu:dtk24.04.1-kylinv10-gcc82 /bin/bash
+  ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-dcu:3.0.0-dtk24.04.1-kylinv10-gcc82-py310 /bin/bash
 ```
 
 #### 选项说明及可调整参数
@@ -67,26 +69,18 @@ DCU  Temp   AvgPwr  Fan   Perf  PwrCap  VRAM%  DCU%
 ===================End of SMI Log===================
 ```
 
-## 安装飞桨框架
-
-**注意**：飞桨框架 DCU 版仅支持海光 C86 架构。
-
-### 安装方式一：wheel 包安装
-
-在启动的 docker 容器中，下载并安装飞桨官网发布的 wheel 包。
+### 基于 pip 安装的方式
 
 ```bash
 # 下载并安装 wheel 包
-python -m pip install --pre paddlepaddle-dcu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/dcu/
+python -m pip install paddlepaddle-dcu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/dcu/
 ```
-⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.0-rc 版本。
-### 安装方式二：源代码编译安装
 
-在启动的 docker 容器中，下载 Paddle 源码并编译，CMAKE 编译选项含义请参见[编译选项表](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/install/Tables.html#Compile)。
+### 基于源码编译的方式
 
 ```bash
 # 下载 Paddle 源码
-git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git -b develop
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git -b release/3.0
 cd Paddle
 
 # 创建编译目录
@@ -102,23 +96,33 @@ cmake .. -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON -DCMAKE_CXX_FLAGS="-Wno-error -w" \
 make -j16
 
 # 编译产出在 build/python/dist/ 路径下，使用 pip 安装即可
-pip install -U paddlepaddle_dcu-0.0.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
+python -m pip install -U paddlepaddle_dcu-*-linux_x86_64.whl
 ```
-⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.0-rc 版本。
+
 ## 基础功能检查
 
-安装完成后，在 docker 容器中输入如下命令进行飞桨基础健康功能的检查。
+输入如下命令进行飞桨基础健康功能的检查。
 
 ```bash
 # 检查当前安装版本
 python -c "import paddle; paddle.version.show()"
 ```
 ```bash
 # 预期得到输出如下
-commit: d37bd8bcf75cf51f6c1117526f3f67d04946ebb9
+full_version: 3.0.0
+major: 3
+minor: 0
+patch: 0
+rc: 0
 cuda: False
 cudnn: False
 nccl: 0
+xpu_xre: False
+xpu_xccl: False
+xpu_xhpc: False
+cinn: False
+tensorrt_version: None
+cuda_archs: []
 ```
 ```bash
 # 飞桨基础健康检查
@@ -131,11 +135,3 @@ PaddlePaddle works well on 1 GPU.
 PaddlePaddle works well on 8 GPUs.
 PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.
 ```
-
-## 如何卸载
-
-请使用以下命令卸载：
-
-```bash
-pip uninstall paddlepaddle-dcu
-```

docs/hardware_support/dcu/paddle_tutorial_cn.md

@@ -8,20 +8,10 @@
 
 * 考虑到环境差异性，我们推荐使用教程提供的标准镜像完成环境准备：
 
-  * 镜像链接：ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle-dcu:dtk24.04.1-kylinv10-gcc82
+  * 镜像链接：ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-dcu:3.0.0-dtk24.04.1-kylinv10-gcc82-py310
 
-### 环境安装
+* 镜像中默认装有 3.0 版本的 PaddlePaddle
 
-安装 PaddlePaddle
-
-*该命令会自动安装飞桨主框架每日自动构建的 nightly-build 版本*
-
-*由于 dcu 代码位于飞桨主框架中，因此我们不需要安装额外的 Custom Device 包*
-
-```shell
-python -m pip install --pre paddlepaddle-dcu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/dcu/
-```
-⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.0-rc 版本。
 ## 二、运行示例
 
 飞桨框架集成了经典的视觉模型用于帮助用户快速上手，我们将基于 ResNet50 结构，在 Cifar10 数据集上进行一次快速训练，用于帮助您了解如何基于海光 DCU 进行训练

docs/hardware_support/dcu/paddlex_tutorial_cn.md

@@ -8,19 +8,11 @@
 
 * 考虑到环境差异性，我们推荐使用教程提供的标准镜像完成环境准备：
 
-  * 镜像链接：ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/paddlepaddle/paddle-dcu:dtk24.04.1-kylinv10-gcc82
+  * 镜像链接：ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-dcu:3.0.0-dtk24.04.1-kylinv10-gcc82-py310
 
 ### 环境安装
 
-1. 安装 PaddlePaddle
-
-*该命令会自动安装飞桨主框架每日自动构建的 nightly-build 版本*
-
-*由于 dcu 代码位于飞桨主框架中，因此我们不需要安装额外的 Custom Device 包*
-
-```shell
-python -m pip install --pre paddlepaddle-dcu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/dcu/
-```
+1. 镜像中默认装有 3.0 版本的 PaddlePaddle，无需额外安装
 
 2. 安装 PaddleX 代码库
 
@@ -36,7 +28,7 @@ cd PaddleX
 # -e：以可编辑模式安装，当前项目的代码更改，都会直接作用到已经安装的 PaddleX Wheel
 pip install -e .
 ```
-⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.0-rc 版本。
+
 ## 基于 PaddleX 训练 ResNet50
 
 ### 一、安装 PaddleX 依赖

docs/hardware_support/gcu/install_cn.md

@@ -21,17 +21,21 @@ lspci | grep S60
 
 ## 运行环境准备
 
-推荐使用飞桨官方发布的燧原 GCU 开发镜像，该镜像预装有[燧原基础软件开发平台（TopsRider）](https://www.enflame-tech.com/developer)。
+您可以基于 docker、pip、源码等不同方式准备飞桨开发环境
+
+### 基于 Docker 的方式（推荐）
+
+我们推荐使用飞桨官方发布的燧原 GCU 开发镜像，该镜像预装有[燧原基础软件开发平台（TopsRider）](https://www.enflame-tech.com/developer)和飞桨 3.0 版本的 SDK。
 
 ```bash
 # 拉取镜像
-docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-gcu:topsrider3.2.109-ubuntu20-x86_64-gcc84
+docker pull ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-gcu:3.0.0-topsrider3.2.109-ubuntu20-x86_64-gcc84-py310
 ```
 ```bash
 # 参考如下命令启动容器
 docker run --name paddle-gcu-dev -v /home:/home \
     --network=host --ipc=host -it --privileged \
-    ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-gcu:topsrider3.2.109-ubuntu20-x86_64-gcc84 /bin/bash
+    ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-gcu:3.0.0-topsrider3.2.109-ubuntu20-x86_64-gcc84-py310 /bin/bash
 ```
 #### 选项说明及可调整参数
 
@@ -70,44 +74,36 @@ efsmi
 +--------------------------------------------------------------------------+
 ```
 
-## 安装飞桨框架
-
-### 安装方式一：wheel 包安装
-
-燧原支持插件式安装，需先安装飞桨 CPU 安装包，再安装飞桨 GCU 插件包。在启动的 docker 容器中，执行以下命令：
+### 基于 pip 安装的方式
 
 ```bash
-# 先安装飞桨 CPU 安装包
-python -m pip install paddlepaddle -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu
-
-# 再安装飞桨 GCU 插件包
-python -m pip install paddle-custom-gcu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/gcu
+# 下载并安装 wheel 包
+python -m pip install paddlepaddle==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
+python -m pip install paddle-custom-gcu==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/gcu/
 ```
-⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.0-rc 版本。
-### 安装方式二：源代码编译安装
 
-在启动的 docker 容器中，先安装飞桨 CPU 安装包，再下载 PaddleCustomDevice 源码编译得到飞桨 GCU 插件包。
+### 基于源码编译的方式
 
 ```bash
 # 下载 PaddleCustomDevice 源码
-git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice -b release/3.0.0
 
 # 进入硬件后端(燧原 GCU)目录
 cd PaddleCustomDevice/backends/gcu
 
 # 先安装飞桨 CPU 安装包
-python -m pip install paddlepaddle -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu
+python -m pip install paddlepaddle==3.0.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cpu/
 
-# 执行编译命令 - submodule 在编译时会按需下载
+# 执行编译脚本 - submodule 在编译时会按需下载
 mkdir -p build && cd build
 export PADDLE_CUSTOM_PATH=`python -c "import re, paddle; print(re.compile('/__init__.py.*').sub('',paddle.__file__))"`
 cmake .. -DWITH_TESTING=ON -DCMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS=ON -DPY_VERSION=3.10
 make -j $(nproc)
 
-# 飞桨 GCU 插件包在 build/dist 路径下，使用 pip 安装即可
-python -m pip install --force-reinstall -U build/dist/paddle_custom_gcu*.whl
+# 飞桨 MLU 插件包在 build/dist 路径下，使用 pip 安装即可
+python -m pip install build/dist/paddle_custom_gcu*.whl
 ```
-⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.0-rc 版本。
+
 ## 基础功能检查
 
 安装完成后，在 docker 容器中输入如下命令进行飞桨基础健康功能的检查。
@@ -118,26 +114,8 @@ python -c "import paddle_custom_device; paddle_custom_device.gcu.version()"
 ```
 ```bash
 # 预期得到如下输出结果
-version: 3.0.0.dev20241206
-commit: 7a2766768cc92aa94cc3d0ea6c23e8397f15f68a
+version: 3.0.0
+commit: e6e31bd475e38c18d2c39d58fad903bd16b3ca0d
 TopsPlatform: 1.2.0.301
 ....
 ```
-```bash
-# 飞桨基础健康检查
-python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"
-```
-```bash
-# 预期得到输出如下
-Running verify PaddlePaddle program ...
-PaddlePaddle works well on 1 gcu.
-PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.
-```
-
-## 如何卸载
-
-请使用以下命令卸载 Paddle:
-
-```bash
-python -m pip uninstall paddlepaddle paddle-custom-gcu
-```

docs/hardware_support/gcu/paddlex_tutorial_cn.md

@@ -8,31 +8,17 @@
 
 * 考虑到环境差异性，我们推荐使用教程提供的标准镜像完成环境准备：
 
-  * 镜像链接：ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-gcu:topsrider3.2.109-ubuntu20-x86_64-gcc84
+  * 镜像链接：ccr-2vdh3abv-pub.cnc.bj.baidubce.com/device/paddle-gcu:3.0.0-topsrider3.2.109-ubuntu20-x86_64-gcc84-py310
 
   * 镜像中已经默认安装了燧原软件栈 TopsRider-3.2.109
 
 * 燧原软件栈驱动版本为 1.2.0.301
 
 ### 环境安装
 
-1. 安装 PaddlePaddle
+1. 镜像中默认装有 3.0 版本的 PaddlePaddle，无需额外安装
 
-*该命令会自动安装飞桨主框架每日自动构建的 nightly-build 版本*
-
-```shell
-python -m pip install paddlepaddle -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu/
-```
-
-2. 安装 CustomDevice
-
-*该命令会自动安装飞桨 Custom Device 每日自动构建的 nightly-build 版本*
-
-```shell
-python -m pip install paddle-custom-gcu -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/gcu/
-```
-
-3. 安装 PaddleX 代码库
+2. 安装 PaddleX 代码库
 
 ```shell
 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX.git
@@ -46,7 +32,7 @@ cd PaddleX
 # -e：以可编辑模式安装，当前项目的代码更改，都会直接作用到已经安装的 PaddleX Wheel
 pip install -e .
 ```
-⚠️ 注意：nightly 版本为每日构建，可能存在不稳定性。如果需要更稳定的版本，建议使用 3.0-rc 版本。
+
 ## 基于 PaddleX 进行 ResNet50 推理
 
 ### 一、安装 PaddleX 依赖

docs/hardware_support/mlu/index_cn.rst

@@ -8,7 +8,7 @@
 
 飞桨框架支持基于寒武纪 MLU 芯片的训练和推理，请参考以下内容快速体验：
 
-- `寒武纪 MLU 安装说明` <./install_cn.html>: 寒武纪 MLU 安装说明
+- `寒武纪 MLU 安装说明 <./install_cn.html>`_ : 寒武纪 MLU 安装说明
 - `寒武纪 MLU 基于框架的使用指南 <./paddle_tutorial_cn.html>`_ : 寒武纪 MLU 基于框架的使用指南
 - `寒武纪 MLU 基于套件的使用指南 <./paddlex_tutorial_cn.html>`_ : 寒武纪 MLU 基于套件的使用指南
 - `寒武纪 MLU 支持模型 <./support_cn.html>`_ : 寒武纪 MLU 支持模型