Pi0 机器人 VLA 大模型昇腾 A2 平台测评与部署指南

验证结果：环境变量设置成功，torch_npu 安装成功。

步骤 4：验证环境可用性

import torch
import torch_npu
print(f"PyTorch 版本：{torch.__version__}")
print(f"torch_npu 版本：{torch_npu.__version__}")
print(f"NPU 可用性：{torch_npu.npu.is_available()}")

预期输出应显示 NPU 可用性：True。

2.2 代码与数据准备

克隆 CANN Recipes 项目并下载相关代码和数据。

git clone https://gitcode.com/cann/cann-recipes-embodied-intelligence.git
cd cann-recipes-embodied-intelligence/manipulation/pi0/infer_with_torch/
chmod +x download_code_and_data.sh
./download_code_and_data.sh

将 lerobot 项目复制到工作目录并安装依赖。

cp -r /data/cann-recipes-embodied-intelligence/manipulation/pi0/infer_with_torch/lerobot ./
cd lerobot
pip install -e .

三、推理性能测试

3.1 测试方法

使用标准化测试脚本进行批量推理，统计平均推理延迟和吞吐量。

3.2 测试命令

./run_pi0_inference.sh koch_test pi0_model 10 100

参数说明：

• koch_test：测试数据集
• pi0_model：模型名称
• 10：批处理大小
• 100：推理步数

3.3 性能测试结果

3.3.1 推理延迟

3.3.2 吞吐量计算

• 单次推理时间：65.131 ms
• 推理频率：1000 / 65.131 ≈ 15.35 Hz
• 批处理吞吐量：10 × 15.35 = 153.5 样本/秒

3.3.3 性能达标评估

• 目标性能：单次推理时间 ≤ 80 ms
• 实际性能：65.131 ms
• 达标率：100% (优于目标 18.6%)

四、推理精度测试

4.1 精度测试方法

采用 ATE（绝对轨迹误差）方法评估机械臂末端执行器的位姿精度。

4.1.1 测试步骤

1. 固定噪声采样：加载固定的高斯噪声文件，确保推理条件一致。
2. 轨迹生成：Pi0 模型生成 50 组关节角度序列（50×6）。
3. 正运动学计算：基于 Koch 机械臂 DH 参数计算末端位姿。
4. 误差计算：使用 ATE 方法计算位置和姿态误差。

4.1.2 计算公式 位置误差：$E_{pos} = \sqrt{(x-x')^2 + (y-y')^2 + (z-z')^2}$ 姿态误差：$E_{rot} = |\log(R^T R')|F$ ATE 误差：$ATE = \sqrt{\frac{1}{N}\sum{i=1}^{N}|p_i - p'_i|^2}$

4.2 精度测试结果

4.2.1 位置误差测试

4.2.2 姿态误差测试

4.3 精度达标评估

4.4 推理输出验证

推理输出示例：

[INFO]2026-01-07 11:14:11 test_pi0_on_ascend.py:160 - Selected action sequences: [[18.21794311 2.08968146 6.8191230.403833 -103.102005 26.692024]]

输出解析：

• 输出形状：(100, 50, 1, 6)
• 100：推理步数
• 50：时间步长
• 1：批处理大小
• 6：关节数（6 自由度机械臂）
• 动作序列：包含 50 组 6 维关节角度值

五、功能完整性与兼容性

5.1 核心功能验证

5.2 异常处理测试

5.3 警告信息分析

测试过程中出现的警告信息：

• 数据类型警告：Warning: Device do not support double dtype now, dtype cast replace with float.
  • 分析：NPU 当前不支持 double 类型，自动转换为 float 类型，不影响功能。
• 参数冻结警告：UserWarning: When enable frozen_parameter, Parameters will be considered frozen...
  • 分析：torch_npu 的优化机制提示，属于正常优化过程。 结论：所有警告均为非致命性提示，不影响模型功能和精度。

5.4 框架兼容性

六、综合评估与建议

6.1 性能评估总结

6.2 KPI 达成情况

6.3 优化建议

• 内存优化：进一步优化模型内存占用，支持更大批处理。
• 预热机制：添加模型预热步骤，减少首次推理延迟。
• 动态批处理：实现动态批处理大小调整。
• 量化部署：探索 INT8 量化，进一步提升推理速度。

七、附录：测试脚本

#!/bin/bash
# run_pi0_inference.sh
dataset=$1
model=$2
batch_size=$3
num_steps=$4

echo "开始 Pi0 模型推理测试..."
echo "数据集：$dataset"
echo "模型：$model"
echo "批处理大小：$batch_size"
echo "推理步数：$num_steps"

python test_pi0_on_ascend.py \
  --dataset $dataset \
  --model $model \
  --batch_size $batch_size \
  --num_steps $num_steps \
  --device "npu:0"

八、故障排除

1. 下载失败问题 检查网络连接及 Hugging Face 配置。

ping hf-mirror.com
echo $HF_ENDPOINT
echo $HF_TOKEN

2. NPU 设备不可用 检查 NPU 设备状态及 torch_npu 安装。

npu-smi info
python3 -c "import torch_npu; print(torch_npu.npu.is_available())"

3. 依赖库缺失 重新安装依赖。

pip install --force-reinstall torch_npu==2.1.0.post12
pip install --force-reinstall -e .