Llama 3-8B-Instruct 在昇腾 NPU 上的 SGLang 性能实测

确认模型下载完成后，下一步是准备推理环境。这里使用 SGLang Engine 模式，能够直接在 Notebook 或 Python 脚本中调用昇腾 NPU 执行推理。

SGLang Engine 配置示例：

# sglang_engine_setup.py
import os
import time
import sglang as sgl

# -----------------------------
# 环境配置
# -----------------------------
os.environ['MAX_JOBS'] = '1'
os.environ['SGLANG_TARGET_BACKEND'] = 'ascend'
MODEL_PATH = os.path.expanduser("~/models/Llama-3-8B")

# -----------------------------
# 初始化 SGLang Engine
# -----------------------------
print("Initializing SGLang Engine (Backend: Ascend)...")
try:
    engine = sgl.Engine(
        model_path=MODEL_PATH,
        tp_size=1,  # 张量并行度，单卡即可
        trust_remote_code=True,  # 允许运行模型自带 Python 代码
        backend="ascend",  # 指定使用昇腾 NPU
        dtype="float16"  # 使用 FP16 精度，节省显存
    )
    print("✅ Engine initialized successfully! NPU memory allocated.\n")
except Exception as e:
    print(f"❌ Engine initialization failed: {e}")
    raise

构建推理函数以便进行性能测试和批量推理：

# inference_function.py
BATCH_SIZE = 4
MAX_NEW_TOKENS = 50

def run_inference(prompts):
    """使用 SGLang Engine 执行推理，返回输出列表"""
    outputs = []
    for prompt in prompts:
        out = engine.generate(prompt, max_new_tokens=MAX_NEW_TOKENS)
        outputs.append(out)
    return outputs

# 测试输入
test_prompts = ["Hello world!"] * BATCH_SIZE
sample_output = run_inference(test_prompts)
print("Sample output:", sample_output[0])

3. 性能基准测试

3.1 推理吞吐量测试

吞吐量用于衡量模型在单位时间内能够处理多少 token 或多少样本，是评估大模型推理性能最关键的指标之一。

常见指标：

• tokens/sec：每秒可生成多少 token
• samples/sec：每秒可处理多少输入

吞吐量越高，模型批量推理能力越强，尤其适用于多用户并发、大批量离线生成的场景。

Python 测试代码：

import torch
import torch_npu
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import time

model_name = "/path/to/your/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="npu"  # 在 Ascend 上推理
)
model.eval()

prompt = "Describe the architecture of Ascend NPU."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("npu")

# Warmup
for _ in range(5):
    model.generate(**inputs, max_new_tokens=32)

num_iters = 20
total_tokens = 0
start = time.time()

for _ in range(num_iters):
    out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
    gen_tokens = out.shape[-1] - inputs["input_ids"].shape[-1]
    total_tokens += gen_tokens

end = time.time()
throughput = total_tokens / (end - start)
print(f"Throughput: {throughput:.2f} tokens/sec")

从实际运行结果来看，Llama 3-8B 在 Ascend NPU 上具有极高吞吐量，适合多用户并发和大批量生成场景。

3.2 推理时延测试

时延（latency）主要关注模型响应一个单独请求的速度，通常使用：

• E2E Latency（端到端时延）：包含 tokenization、模型推理等全部流程
• Per-token Latency：单 token 解码平均时间

Python 测试代码：

import torch
import torch_npu
import time
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "/path/to/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="npu"
)
model.eval()

inputs = tokenizer("Hello, explain NPU.", return_tensors="pt").to("npu")

# Warmup
for _ in range(5):
    model.generate(**inputs, max_new_tokens=16)

# E2E Latency
start = time.time()
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
end = time.time()
latency_ms = (end - start) * 1000
print(f"E2E Latency: {latency_ms:.2f} ms")

# Per-token Latency
input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]
output_len = output.shape[-1]
gen_token_count = output_len - input_len
print(f"Per-Token Latency: {latency_ms/gen_token_count:.2f} ms/token")

模型端到端响应时间短，单个 token 的平均生成耗时也很低，说明 Ascend NPU 可以高效支持在线推理场景，并在需要快速生成文本时表现出优异性能。

3.3 显存占用测试

显存是限制大模型部署的关键资源，在运行大模型的时候经常会遇到爆显存的问题，这个是比较核心也是需要重视的点。

Ascend 提供 npu-smi 来实时查看设备 HBM 使用情况，也可在 PyTorch 层面统计。

PyTorch 内部统计：

import torch_npu
# 返回当前 NPU 设备占用情况（单位 Bytes）
allocated = torch_npu.memory.npu_memory_reserved()
cached = torch_npu.memory.npu_memory_allocated()
print(f"Reserved HBM: {allocated/1024/1024:.2f} MB")
print(f"Allocated HBM: {cached/1024/1024:.2f} MB")

系统命令：

npu-smi info

3.4 批量吞吐量/时延自动化测试

批量吞吐量和批量时延是衡量大模型在多用户并发或批量任务生成场景下性能的关键指标。

• 通过测不同 batch size，可以判断 NPU 并行利用率是否充分。
• 可以帮助确定最大 batch、最佳 seq length 和实际部署的吞吐能力。
• 同时评估 SGLang 调度、KV Cache 的优化效果。

Python 测试代码：

import torch
import torch_npu
import time
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "/path/to/your/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="npu"
)
model.eval()

def measure(bs=1, seq=128):
    text = "Ascend NPU performance test. " * (seq // 10)
    inputs = tokenizer([text] * bs, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to("npu")
    
    # warmup
    for _ in range(3):
        model.generate(**inputs, max_new_tokens=32)
    
    start = time.time()
    out = model.generate(**inputs, max_new_tokens=seq)
    end = time.time()
    
    # 统计 tokens
    input_len = inputs["input_ids"].shape[-1]
    output_len = out.shape[-1]
    gen_tokens = (output_len - input_len) * bs
    latency = end - start
    throughput = gen_tokens / latency
    return latency, throughput, gen_tokens

print("batch_size, seq_len, latency(s), throughput(tokens/s)")
for bs in [1, 2, 4, 8, 16]:
    lat, th, tk = measure(bs=bs, seq=128)
    print(f"{bs}, 128, {lat:.3f}, {th:.2f}")

表格总结分析：

随着 batch size 增大，总吞吐量显著提升，虽然总延迟略有增加，但每个 token 的平均延迟下降，充分体现了 Ascend NPU 在大批量并发推理中强大的并行计算能力和高效资源利用率。

4. 压力测试

接下来进行压力测试，这是性能评估中非常关键的一环，能够帮助我们深入分析 Llama 3-8B-Instruct 模型在 SGLang 调度下的表现，尤其是在大 batch、高并发和长序列生成等复杂场景中，全面了解模型的稳定性、吞吐能力和延迟特性。

主要测试对象包括批量吞吐量、延迟、长序列生成、多轮迭代。

import torch
import torch_npu
import time
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# ===============================
# 模型加载
# ===============================
model_name = "/path/to/your/model"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="npu"  # 在 Ascend NPU 上推理
)
model.eval()

# ===============================
# 测试配置
# ===============================
batch_sizes = [1, 2, 4, 8, 16]  # 模拟不同批量大小
seq_lengths = [64, 128, 256]  # 模拟不同生成长度
num_iters = 10  # 每种配置生成轮次
prompt = "Describe the architecture and optimization of Ascend NPU."

# ===============================
# 压力测试函数
# ===============================
def stress_test(batch_size, seq_len):
    """执行单次压力测试，返回平均吞吐量和平均延迟"""
    texts = [prompt] * batch_size
    inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to("npu")
    
    # warmup，避免首次生成编译影响计时
    for _ in range(3):
        model.generate(**inputs, max_new_tokens=32)
    
    total_tokens = 0
    total_latency = 0.0
    for _ in range(num_iters):
        start = time.time()
        output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=seq_len)
        end = time.time()
        gen_tokens = (output.shape[-1] - inputs["input_ids"].shape[-1]) * batch_size
        total_tokens += gen_tokens
        latency = end - start
        total_latency += latency
    
    avg_latency = total_latency / num_iters
    avg_throughput = total_tokens / total_latency
    return avg_latency, avg_throughput

# ===============================
# 批量 + 长序列压力测试
# ===============================
print("Batch, SeqLen, AvgLatency(s), AvgThroughput(tokens/s)")
for seq_len in seq_lengths:
    for bs in batch_sizes:
        avg_lat, avg_th = stress_test(bs, seq_len)
        print(f"{bs}, {seq_len}, {avg_lat:.3f}, {avg_th:.2f}")

# ===============================
# 单 token 延迟分析
# ===============================
bs_test = 4
seq_test = 128
inputs = tokenizer([prompt]*bs_test, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True).to("npu")
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=seq_test)
total_tokens = (output.shape[-1] - inputs["input_ids"].shape[-1]) * bs_test
start = time.time()
_ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=seq_test)
end = time.time()
e2e_latency = end - start
per_token_latency = e2e_latency / total_tokens

print(f"\nE2E Latency for batch {bs_test}, seq {seq_test}: {e2e_latency:.3f}s")
print(f"Per-token Latency: {per_token_latency*1000:.2f} ms/token")

测试结果汇总：

从压力测试结果来看，Llama 3-8B-Instruct 在 SGLang 调度下，Ascend NPU 能够在大批量、高并发和长序列生成场景中保持高吞吐、低延迟和良好稳定性，在实际开发中能够完全胜任。

5. 总结

实测表明，Llama 3-8B-Instruct 在 Ascend NPU 上具有高吞吐量、低延迟和稳定性能，即使在大批量、高并发和长序列生成场景下也能高效运行，同时显存占用得到有效控制。开发者可以直接在云端环境中快速完成模型加载、推理和性能测试，为后续的大模型落地提供了可靠的参考依据。