Pi0 机器人 VLA 大模型昇腾 A2 平台测评

Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台上的测评

随着人工智能技术的持续发展以及人形机器人产业的快速推进，算力在提升机器人运动控制精度、实时响应能力与智能化水平方面的作用日益凸显。为实现降本增效，国产化算力替代需求不断攀升。本文基于国产化适配的 Pi0 机器人 VLA 大模型，在昇腾 Atlas 800I A2 服务器上完成部署与测试。

结果表明：该模型在推理性能、推理精度及功能完整性等方面，不仅实现了与英伟达同级别硬件相当的算力表现，更在部分场景下表现出更优的运行效率。这一成果充分表明，经过深度适配的国产大模型与国产算力平台，已具备支撑高端人形机器人智能化发展的核心技术能力。

一、测评概述

1.1 测试目的

本测评旨在验证 Pi0 机器人视觉 - 语言 - 动作模型（Vision-Language-Action）在昇腾 Atlas 800I A2 NPU 平台上的推理性能、精度和功能完整性，评估其在机器人控制任务中的实际应用效果。

测评仓库参考：https://gitcode.com/cann/cann-recipes-embodied-intelligence.git

1.2 测试对象

模型名称：π0 Vision-Language-Action Flow Model
模型版本：Pi0 Model (基于 koch_test 数据集)
推理框架：PyTorch + torch_npu

二、环境搭建与验证

为了在昇腾平台上跑通 Pi0 模型，我们需要先准备好软硬件环境。这里整合了系统依赖、Python 环境配置以及 CANN 工具链的安装步骤。

2.1 硬件与操作系统

处理器：昇腾 Atlas 800I A2 NPU
操作系统：Linux (CentOS 7/8 或 Ubuntu 18.04/20.04)

2.2 软件环境配置

我们推荐使用 Conda 管理 Python 虚拟环境，避免依赖冲突。

1. 安装系统依赖 根据系统不同，执行以下命令安装必要的图形库：

# CentOS
yum install mesa-libGL -y
# Ubuntu
apt-get install libgl1-mesa-glx -y

2. 创建并激活 Conda 环境

conda create -y -n lerobot python=3.10
conda activate lerobot

3. 设置昇腾环境变量 加载 CANN 工具链的环境变量，确保 NPU 驱动能被识别：

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

4. 安装 PyTorch 与 torch_npu 安装适配 NPU 的 PyTorch 版本及加速库。注意国内用户建议配置 Hugging Face 镜像以加速模型下载：

pip install torch==2.1.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install torch_npu==2.1.0.post12 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

5. 安装 Lerobot 项目 克隆项目代码并安装依赖：

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
cd lerobot
pip install -e .
pip install ml-dtypes

2.3 环境验证

运行以下脚本确认 NPU 是否可用，以及版本是否正确：

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。

三、推理性能测试

性能是衡量模型能否落地实时的关键指标。我们使用标准化测试脚本进行批量推理，统计平均延迟和吞吐量。

3.1 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 (Batch Size)
100：推理步数

3.2 性能结果

推理延迟

测试轮次	平均延迟 (ms)	最小延迟 (ms)	最大延迟 (ms)	标准差 (ms)
第 1 轮	65.394	63.212	68.542	1.245
第 2 轮	64.876	62.945	67.893	1.132
第 3 轮	65.123	63.124	68.021	1.187
平均值	65.131	63.094	68.152	1.188

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

达标评估 目标性能设定为单次推理时间 ≤ 80 ms。实际测得 65.131 ms，优于目标约 18.6%，完全满足实时控制需求。

四、推理精度测试

除了快，还得准。我们采用 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 测试方法

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

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

4.2 测试结果

位置误差

测试样本	X 轴误差 (m)	Y 轴误差 (m)	Z 轴误差 (m)	总误差 (m)
样本 1	0.0072	0.0085	0.0063	0.0128
样本 2	0.0068	0.0079	0.0059	0.0119
样本 3	0.0075	0.0082	0.0061	0.0127
样本 4	0.0069	0.0081	0.0060	0.0121
样本 5	0.0071	0.0083	0.0062	0.0125
平均值	0.0071	0.0082	0.0061	0.0124

姿态误差

测试样本	滚转角误差 (rad)	俯仰角误差 (rad)	偏航角误差 (rad)	总误差 (rad)
样本 1	0.032	0.028	0.031	0.052
样本 2	0.030	0.027	0.029	0.050
样本 3	0.033	0.029	0.032	0.054
样本 4	0.031	0.028	0.030	0.052
样本 5	0.032	0.029	0.031	0.053
平均值	0.032	0.028	0.031	0.052

精度达标评估

指标	目标范围	实际值	是否达标	备注
位置误差	[0, 0.03] m	0.0124 m	✓ 达标	优于目标 58.7%
姿态误差	[0, 0.2] rad	0.052 rad	✓ 达标	优于目标 74.0%

4.3 输出验证

推理输出示例如下，形状为 (100, 50, 1, 6)，代表 100 步推理，每步 50 个时间步，批处理大小 1，6 自由度机械臂关节角度：

[INFO]2026-01-07 11:14:11 test_pi0_on_ascend.py:160 - Selected action sequences: [[18.217943112.08968146.8191230.403833 -103.102005 26.692024]]

五、功能完整性与兼容性

5.1 核心功能验证

功能模块	测试内容	测试结果	状态
数据加载	koch_test 数据集加载	✓ 成功加载	正常
模型加载	Pi0 模型权重加载	✓ 加载成功	正常
前向推理	完整推理流程	✓ 执行成功	正常
NPU 加速	torch_npu 算子调用	✓ 加速有效	正常
结果输出	动作序列生成	✓ 格式正确	正常

5.2 异常处理

测试中覆盖了模型缺失、数据集错误、NPU 不可用及内存不足等场景，系统均能按预期抛出异常或降级到 CPU，稳定性良好。

5.3 警告信息分析

测试过程中出现了一些非致命警告，例如 NPU 不支持 double 类型会自动转为 float，以及参数冻结提示。这些属于框架优化机制，不影响功能与精度。

5.4 框架兼容性

框架/库	版本要求	实际版本	兼容性
PyTorch	2.1.0	2.1.0	✓ 完全兼容
torch_npu	2.1.0.post12	2.1.0.post12	✓ 完全兼容
CANN	8.3.RC1	8.3.RC1	✓ 完全兼容
Python	3.10	3.10	✓ 完全兼容

六、综合评估与优化建议

6.1 评估总结

评估维度	评分 (1-5)	说明
推理速度	5	65.131 ms，远超目标 80 ms
推理精度	5	位置误差 0.0124 m，姿态误差 0.052 rad
资源效率	4	内存使用合理，可进一步优化
稳定性	5	无崩溃，无严重错误
易用性	4	配置简单，文档齐全

6.2 优化建议

虽然当前表现优异，但在后续迭代中仍有提升空间：

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以适应负载变化。
量化部署：探索 INT8 量化，进一步提升推理速度。

总体而言，Pi0 模型在昇腾 A2 平台上的表现令人满意，证明了国产算力在人形机器人领域的应用潜力巨大。

Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台上的测评

一、测评概述

1.1 测试目的

测评仓库参考：https://gitcode.com/cann/cann-recipes-embodied-intelligence.git

1.2 测试对象

模型名称：π0 Vision-Language-Action Flow Model
模型版本：Pi0 Model (基于 koch_test 数据集)
推理框架：PyTorch + torch_npu

二、环境搭建与验证

为了在昇腾平台上跑通 Pi0 模型，我们需要先准备好软硬件环境。这里整合了系统依赖、Python 环境配置以及 CANN 工具链的安装步骤。

2.1 硬件与操作系统

处理器：昇腾 Atlas 800I A2 NPU
操作系统：Linux (CentOS 7/8 或 Ubuntu 18.04/20.04)

2.2 软件环境配置

我们推荐使用 Conda 管理 Python 虚拟环境，避免依赖冲突。

1. 安装系统依赖 根据系统不同，执行以下命令安装必要的图形库：

# CentOS
yum install mesa-libGL -y
# Ubuntu
apt-get install libgl1-mesa-glx -y

2. 创建并激活 Conda 环境

conda create -y -n lerobot python=3.10
conda activate lerobot

3. 设置昇腾环境变量 加载 CANN 工具链的环境变量，确保 NPU 驱动能被识别：

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

4. 安装 PyTorch 与 torch_npu 安装适配 NPU 的 PyTorch 版本及加速库。注意国内用户建议配置 Hugging Face 镜像以加速模型下载：

pip install torch==2.1.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install torch_npu==2.1.0.post12 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

5. 安装 Lerobot 项目 克隆项目代码并安装依赖：

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
cd lerobot
pip install -e .
pip install ml-dtypes

2.3 环境验证

运行以下脚本确认 NPU 是否可用，以及版本是否正确：

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。

三、推理性能测试

性能是衡量模型能否落地实时的关键指标。我们使用标准化测试脚本进行批量推理，统计平均延迟和吞吐量。

3.1 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 (Batch Size)
100：推理步数

3.2 性能结果

推理延迟

测试轮次	平均延迟 (ms)	最小延迟 (ms)	最大延迟 (ms)	标准差 (ms)
第 1 轮	65.394	63.212	68.542	1.245
第 2 轮	64.876	62.945	67.893	1.132
第 3 轮	65.123	63.124	68.021	1.187
平均值	65.131	63.094	68.152	1.188

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

达标评估 目标性能设定为单次推理时间 ≤ 80 ms。实际测得 65.131 ms，优于目标约 18.6%，完全满足实时控制需求。

四、推理精度测试

除了快，还得准。我们采用 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 测试方法

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

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

4.2 测试结果

位置误差

测试样本	X 轴误差 (m)	Y 轴误差 (m)	Z 轴误差 (m)	总误差 (m)
样本 1	0.0072	0.0085	0.0063	0.0128
样本 2	0.0068	0.0079	0.0059	0.0119
样本 3	0.0075	0.0082	0.0061	0.0127
样本 4	0.0069	0.0081	0.0060	0.0121
样本 5	0.0071	0.0083	0.0062	0.0125
平均值	0.0071	0.0082	0.0061	0.0124

姿态误差

测试样本	滚转角误差 (rad)	俯仰角误差 (rad)	偏航角误差 (rad)	总误差 (rad)
样本 1	0.032	0.028	0.031	0.052
样本 2	0.030	0.027	0.029	0.050
样本 3	0.033	0.029	0.032	0.054
样本 4	0.031	0.028	0.030	0.052
样本 5	0.032	0.029	0.031	0.053
平均值	0.032	0.028	0.031	0.052

精度达标评估

指标	目标范围	实际值	是否达标	备注
位置误差	[0, 0.03] m	0.0124 m	✓ 达标	优于目标 58.7%
姿态误差	[0, 0.2] rad	0.052 rad	✓ 达标	优于目标 74.0%

4.3 输出验证

推理输出示例如下，形状为 (100, 50, 1, 6)，代表 100 步推理，每步 50 个时间步，批处理大小 1，6 自由度机械臂关节角度：

[INFO]2026-01-07 11:14:11 test_pi0_on_ascend.py:160 - Selected action sequences: [[18.217943112.08968146.8191230.403833 -103.102005 26.692024]]

五、功能完整性与兼容性

5.1 核心功能验证

功能模块	测试内容	测试结果	状态
数据加载	koch_test 数据集加载	✓ 成功加载	正常
模型加载	Pi0 模型权重加载	✓ 加载成功	正常
前向推理	完整推理流程	✓ 执行成功	正常
NPU 加速	torch_npu 算子调用	✓ 加速有效	正常
结果输出	动作序列生成	✓ 格式正确	正常

5.2 异常处理

测试中覆盖了模型缺失、数据集错误、NPU 不可用及内存不足等场景，系统均能按预期抛出异常或降级到 CPU，稳定性良好。

5.3 警告信息分析

测试过程中出现了一些非致命警告，例如 NPU 不支持 double 类型会自动转为 float，以及参数冻结提示。这些属于框架优化机制，不影响功能与精度。

5.4 框架兼容性

框架/库	版本要求	实际版本	兼容性
PyTorch	2.1.0	2.1.0	✓ 完全兼容
torch_npu	2.1.0.post12	2.1.0.post12	✓ 完全兼容
CANN	8.3.RC1	8.3.RC1	✓ 完全兼容
Python	3.10	3.10	✓ 完全兼容

六、综合评估与优化建议

6.1 评估总结

评估维度	评分 (1-5)	说明
推理速度	5	65.131 ms，远超目标 80 ms
推理精度	5	位置误差 0.0124 m，姿态误差 0.052 rad
资源效率	4	内存使用合理，可进一步优化
稳定性	5	无崩溃，无严重错误
易用性	4	配置简单，文档齐全

6.2 优化建议

虽然当前表现优异，但在后续迭代中仍有提升空间：

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以适应负载变化。
量化部署：探索 INT8 量化，进一步提升推理速度。

总体而言，Pi0 模型在昇腾 A2 平台上的表现令人满意，证明了国产算力在人形机器人领域的应用潜力巨大。

Pi0 机器人 VLA 大模型昇腾 A2 平台测评

Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台上的测评

一、测评概述

1.1 测试目的

1.2 测试对象

二、环境搭建与验证

2.1 硬件与操作系统

2.2 软件环境配置

2.3 环境验证

三、推理性能测试

3.1 测试命令

3.2 性能结果

四、推理精度测试

4.1 测试方法

4.2 测试结果

4.3 输出验证

五、功能完整性与兼容性

5.1 核心功能验证

5.2 异常处理

5.3 警告信息分析

5.4 框架兼容性

六、综合评估与优化建议

6.1 评估总结

6.2 优化建议

Pi0 机器人 VLA 大模型昇腾 A2 平台测评

Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台上的测评

一、测评概述

1.1 测试目的

1.2 测试对象

二、环境搭建与验证

2.1 硬件与操作系统

2.2 软件环境配置

2.3 环境验证

三、推理性能测试

3.1 测试命令

3.2 性能结果

四、推理精度测试

4.1 测试方法

4.2 测试结果

4.3 输出验证

五、功能完整性与兼容性

5.1 核心功能验证

5.2 异常处理

5.3 警告信息分析

5.4 框架兼容性

六、综合评估与优化建议

6.1 评估总结

6.2 优化建议

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