本文章的 Notebook 源代码已发布至 GitHub，翻译由 DeepSeek V4 提供。

上次我们介绍了如何将 OrangePi AIpro (20T) 的 Ubuntu 22.04 桌面镜像中预装的 MindSpore 2.4.10 + CANN 8.0.0 升级至 MindSpore 2.8.0 + CANN 8.5.0。

MindSpore 2.9.0 与 CANN 9.0.0 于 2026 年 5 月发布，主要亮点包括但不限于以下内容：

1. 原生支持 Ascend 950PR 推理优化 NPU，DeepSeek-V4 系列大语言模型正是基于该硬件进行了优化
2. mindspore.ops 中新增两个 DeepSeek 稀疏注意力 (DSA) 接口：
   1. mindspore.ops.sparse_flash_attention
   2. mindspore.ops.lightning_indexer

本 notebook 文章概述了在 OrangePi AIpro (20T) 开发板上从 MindSpore 2.8.0 + CANN 8.5.0 升级至 2026 年 5 月最新的 MindSpore 2.9.0 + CANN 9.0.0 的完整过程。我们假设您已经用 pyenv 替换了原 Ubuntu 22.04 桌面镜像中提供的 Conda，以便进行现代、高效的 Python 虚拟环境管理。

卸载 CANN 8.5.0

卸载 CANN 8.5.0 的操作应在任何由 pyenv 创建的 Python 虚拟环境外部执行。

CANN 8.5.0 提供了以下卸载脚本，请按给定的顺序依次运行：

1. 卸载 NNAL：/usr/local/Ascend/nnal/atb/latest/scripts/uninstall.sh
2. 卸载算子包：/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/aarch64-linux/script/ops_uninstall.sh
3. 卸载开发套件包：/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/aarch64-linux/script/uninstall.sh

这些脚本必须以 root 权限运行。此外，如果日志文件 /var/log/cann_atb_log/cann_atb_install.log 尚不存在，请确保提前创建，因为 NNAL 的卸载脚本需要该路径。

sudo mkdir -p /var/log/cann_atb_log/
sudo touch /var/log/cann_atb_log/cann_atb_install.log

现在按顺序以 root 权限执行每个卸载脚本：

sudo /usr/local/Ascend/nnal/atb/latest/scripts/uninstall.sh
sudo /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/aarch64-linux/script/ops_uninstall.sh
sudo /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/aarch64-linux/script/uninstall.sh

别忘了清理 /usr/local/Ascend/ascend-toolkit 目录。

sudo rm -rvf /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/*

安装 CANN 9.0.0

安装 CANN 9.0.0 的操作应在任何由 pyenv 创建的 Python 虚拟环境外部执行。

从 CANN 社区下载页面 下载适用于 ARM64 架构的以下 .run 安装包：

1. 开发套件包：Ascend-cann-toolkit_9.0.0_linux-aarch64.run
2. 310B 系列 NPU 的算子包：Ascend-cann-310b-ops_9.0.0_linux-aarch64.run
3. 神经网络加速库 (NNAL)：Ascend-cann-nnal_9.0.0_linux-aarch64.run

现在按上述顺序以 root 权限运行每个安装程序，在提示接受华为许可协议时回答 Y。

sudo ./Ascend-cann-toolkit_9.0.0_linux-aarch64.run --install
sudo ./Ascend-cann-310b-ops_9.0.0_linux-aarch64.run --install
sudo ./Ascend-cann-nnal_9.0.0_linux-aarch64.run --install

CANN 9.0.0 库安装完成后，请确保您的 ~/.bashrc 文件中包含以下用于设置所需环境变量的行。重启 Shell 后这些设置将生效。

source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh

安装 MindSpore 2.9.0

安装 MindSpore 2.9.0 的操作应在由 pyenv 创建的 Python 虚拟环境内部进行。支持的 Python 版本为 Python 3.9 至 3.12。这里我们以 Python 3.12 为例进行说明。

在 CANN 9.0.0 已安装并能正常工作后，即可安装 MindSpore 2.9.0 及其依赖包。所需的包及对应版本列在下面的 requirements.txt 中：

absl-py==2.4.0
attrs==26.1.0
cloudpickle==3.1.2
decorator==5.2.1
jupyterlab==4.5.7
jupyterlab-git==0.53.0
jupyter-resource-usage==1.2.1
loguru==0.7.3
matplotlib==3.10.9
mindspore==2.9.0
ml-dtypes==0.5.4
msguard==0.0.8
openpyxl==3.1.5
opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc==1.33.1
opentelemetry-exporter-otlp-proto-http==1.33.1
pandas~=2.2
plotly>=5.11.0
pydantic==2.13.4
sympy==1.14.0
tornado==6.5.5

使用 Pip 安装这些包：

%pip install -r requirements.txt

接着运行下面的验证脚本以确认 MindSpore 2.9.0 已成功安装。我们使用 mindspore.set_device 来代替已被弃用且将在未来版本中移除的 mindspore.set_context。

import mindspore

mindspore.set_device(device_target='Ascend')
mindspore.run_check()

只要没有以 [ERROR] 或 [CRITICAL] 开头的输出行，任何警告都可以安全地忽略；若出现此类错误信息，请查阅 昇腾论坛 寻求帮助。通常，若不存在硬件问题，此类错误消息多半是由于 CANN 相关目录的权限设置过于严格所致，适当放宽目录权限即可解决。

MindSpore 2.9.0 成功安装后的预期输出如下：

MindSpore version: 2.9.0
The result of multiplication calculation is correct, MindSpore has been installed on platform [Ascend] successfully!

结束语与拓展

本文展示了如何在 OrangePi AIpro (20T) 开发板上安装并使用最新版本的 MindSpore 和 CANN。

希望您在阅读本文时乐在其中，就像我写作时一样；敬请关注后续更新 ;-)