Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台上的测评
一、测评概述
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发展，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。
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。
1.2 测试环境
硬件配置
- 处理器：昇腾 Atlas 800I A2 NPU
- 操作系统：Linux
软件配置
| 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 |
1.3 测试对象
- 模型名称：π0 Vision-Language-Action Flow Model
- 模型版本：Pi0 Model (来自 koch_test 数据集)
- 推理框架：PyTorch + torch_npu
二、环境配置验证
2.1 环境配置步骤
步骤 1：创建并激活环境
conda create -y -n lerobot python=3.10
conda activate lerobot
验证结果：✓ 环境创建成功
步骤 2：安装 lerobot
cd lerobot
pip install -e .
验证结果：✓ 安装成功，无报错
步骤 3：配置昇腾环境
source /xxxx/ascend-toolkit/setenv.bash
pip install torch-npu==2.1.0.post12
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
import torch
import torch_npu
print(f"PyTorch 版本：{torch.__version__}")
print()
()
