Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台测评
背景
随着人工智能技术持续发展，算力在人形机器人控制中的作用日益凸显。本文基于国产化适配的 Pi0 视觉 - 语言 - 动作模型，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、精度及功能完整性上表现优异，部分场景效率优于预期。
一、测评概述
1.1 测试目的
验证 Pi0 模型在昇腾 NPU 平台的推理性能、精度和功能完整性。 仓库地址：https://gitcode.com/cann/cann-recipes-embodied-intelligence.git
1.2 测试环境
硬件：昇腾 Atlas 800I A2 NPU 软件：
| 组件 | 版本 | 备注 |
|---|---|---|
| Python | 3.10 | Conda 虚拟环境 |
| PyTorch | 2.1.0 | 适配 NPU |
| torch_npu | 2.1.0.post12 | NPU 加速库 |
| lerobot | 最新版 | Pi0 模型实现 |
二、环境配置
2.1 基础准备
创建并激活 Conda 环境：
conda create -y -n lerobot python=3.10
conda activate lerobot
2.2 安装依赖
安装 lerobot 项目：
cd lerobot
pip install -e .
2.3 配置昇腾环境
设置环境变量并安装 torch_npu：
source /xxxx/ascend-toolkit/setenv.bash
pip install torch-npu==2.1.0.post12
2.4 验证环境
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()}")
预期输出显示 NPU 可用且版本匹配。
