Pi0 机器人 VLA 大模型昇腾 A2 平台测评与部署

2.3 环境验证

通过以下脚本确认 PyTorch 和 torch_npu 是否正常工作，NPU 设备是否可用。

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，且版本号与上述配置一致。

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。批处理大小设为 10，推理步数 100。

./run_pi0_inference.sh koch_test pi0_model 10 100

3.2 性能测试结果

推理延迟

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。实测结果为 65.131 ms，达标率 100%，优于目标 18.6%。

四、推理精度测试

4.1 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。固定噪声采样以确保推理条件一致，生成 50 组关节角度序列，并通过正运动学计算末端位姿。

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 精度测试结果

位置误差测试

姿态误差测试

达标评估

4.3 推理输出验证

推理输出示例如下，形状为 (100, 50, 1, 6)，分别代表推理步数、时间步长、批处理大小和关节数（6 自由度机械臂）。

[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

5.2 异常处理测试

针对模型文件缺失、数据集错误、NPU 设备不可用及内存不足等场景进行了压力测试，系统均能按预期抛出相应错误或降级到 CPU 运行，稳定性良好。

5.3 警告信息分析

测试过程中出现少量非致命警告，例如 NPU 不支持 double 类型自动转换为 float，以及参数冻结提示。这些属于框架优化机制的正常反馈，不影响模型功能和精度。

5.4 框架兼容性

六、综合评估与优化建议

6.1 性能评估总结

6.2 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以适应不同负载。
• 量化部署：探索 INT8 量化，进一步提升推理速度。

七、附录：测试脚本参考

以下为推理启动脚本的核心逻辑，可根据实际需求调整参数。

#!/bin/bash
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"

本次测评验证了 Pi0 模型在昇腾 A2 平台上的可行性与高性能表现。对于致力于推进机器人产业国产化落地的团队而言，这是一份具有参考价值的技术实践记录。后续我们将继续探索更多复杂场景下的适配方案。