Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台上的测评

2.4 配置昇腾环境

加载 CANN 环境变量并安装 torch_npu。

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
pip install torch-npu==2.1.0.post12

2.5 环境验证

运行以下脚本确认 NPU 是否可用及版本信息：

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

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。

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

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 目标性能为单次推理时间 ≤ 80 ms，实测 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。固定噪声采样后，Pi0 模型生成 50 组关节角度序列，基于 Koch 机械臂 DH 参数计算末端位姿并计算误差。

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 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)，代表 100 步推理中每步生成 50 个时间步的 6 自由度关节角度。

[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

5.2 异常处理与警告分析

测试过程中出现了一些非致命性警告，例如数据类型警告提示 NPU 当前不支持 double 类型，会自动转换为 float，不影响功能；参数冻结警告属于 torch_npu 的正常优化机制。所有异常场景（如文件缺失、内存不足）均能按预期抛出错误，系统稳定性良好。

5.3 框架兼容性

六、综合评估与建议

6.1 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。

国产算力在人形机器人领域的应用场景广阔，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。