Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台上的测评

预期输出：

PyTorch 版本：2.1.0
torch_npu 版本：2.1.0.post12
NPU 可用性：True

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。

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

3.3.1 推理延迟

3.3.2 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

3.4 性能达标评估

目标性能：单次推理时间 ≤ 80 ms 实际性能：65.131 ms 达标率：100% (优于目标 18.6%)

推理精度测试

4.1 精度测试方法

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。

4.1.1 测试步骤

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

4.1.2 计算公式

位置误差：E_pos = sqrt((x-x')^2 + (y-y')^2 + (z-z')^2) 姿态误差：E_rot = |log(R^T R')|_F ATE 误差：ATE = sqrt(1/N * sum(|p_i - p_i'|^2))

4.2 精度测试结果

4.2.1 位置误差测试

4.2.2 姿态误差测试

4.3 精度达标评估

4.4 推理输出验证

推理输出示例：

[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]]

输出解析：

• 输出形状：(100, 50, 1, 6)
• 100：推理步数
• 50：时间步长
• 1：批处理大小
• 6：关节数（6 自由度机械臂）
• 动作序列：包含 50 组 6 维关节角度值

功能完整性测试

5.1 核心功能验证

5.2 异常处理测试

5.3 警告信息分析

测试过程中出现的警告信息： 数据类型警告：

[W TolkernelNpu.cpp:164] Warning: Device do not support double dtype now, dtype cast replace with float.

分析：NPU 当前不支持 double 类型，自动转换为 float 类型，不影响功能。

参数冻结警告：

UserWarning: When enable frozen_parameter, Parameters will be considered frozen...

分析：torch_npu 的优化机制提示，属于正常优化过程。 结论：所有警告均为非致命性提示，不影响模型功能和精度。

兼容性测试

6.1 框架兼容性

6.2 算子支持度

综合评估

7.1 性能评估总结

7.2 关键性能指标 (KPI) 达成情况

7.3 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
• 量化部署：探索 INT8 量化，进一步提升推理速度

附录：环境部署参考

一、环境要求

硬件环境 昇腾 NPU 设备 CPU 架构：x86_64 或 arm64

软件环境 操作系统：CentOS 7/8 或 Ubuntu 18.04/20.04 Python 版本：3.11.13 CANN 版本：7.0.0 或以上 PyTorch 版本：2.1.0（适配 NPU）

二、环境准备

1. 安装系统依赖

# 安装必要的系统库
yum install mesa-libGL -y # CentOS
# 或
apt-get install libgl1-mesa-glx # Ubuntu

2. 设置 Python 环境

# 设置 Python 路径（根据实际安装路径调整）
export PYTHONPATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/python/site-packages:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/opp/built-in/op_impl/ai_core/tbe:/usr/local/python3.11.13/lib/python3.11/site-packages

3. 设置 Hugging Face 镜像（国内用户）

# 配置 Hugging Face 镜像加速下载
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
export HF_TOKEN=hf_***

4. 设置昇腾环境变量

# 加载 CANN 环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

三、安装步骤

1. 安装 PyTorch 和 torch_npu

# 安装适配 NPU 的 PyTorch 版本
pip install torch==2.1.0+cpu --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install torch_npu==2.1.0.post17 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2. 克隆项目代码

# 克隆 CANN Recipes 项目
git clone https://gitcode.com/cann/cann-recipes-embodied-intelligence.git
cd cann-recipes-embodied-intelligence/
cd manipulation/pi0/infer_with_torch/
# 下载代码和数据
chmod +x download_code_and_data.sh
./download_code_and_data.sh

3. 复制项目文件

# 复制 lerobot 项目到工作目录
cp -r /data/cann-recipes-embodied-intelligence/manipulation/pi0/infer_with_torch/lerobot ./
cd lerobot

4. 安装 Python 依赖

# 安装 lerobot 项目依赖
pip install -e .
pip install ml-dtypes

5. 验证安装

# 验证 PyTorch 和 torch_npu 安装
python3 -c "import torch; import torch_npu; print('PyTorch 版本:', torch.__version__); print('torch_npu 版本:', torch_npu.__version__)"

四、运行推理

1. 准备推理脚本 确保 test_pi0_on_ascend.py 文件存在，内容包含以下关键部分：

import torch
import torch_npu
from lerobot.scripts.pi0_policy import main
# NPU 设备配置
device = torch.device("npu:0" if torch_npu.npu.is_available() else "cpu")
torch.npu.set_device(device)

2. 运行推理

# 添加执行权限
chmod +x run_pi0_inference.sh
# 运行推理脚本
./run_pi0_inference.sh koch_test pi0_model 10 100
# 或使用 Hugging Face 数据集
./run_pi0_inference.sh danaaubakirova/koch_test pi0_model 10 100

五、参数说明

六、故障排除

1. 下载失败问题

# 检查网络连接
ping hf-mirror.com
# 检查 Hugging Face 配置
echo $HF_ENDPOINT
echo $HF_TOKEN

2. NPU 设备不可用

# 检查 NPU 设备状态
npu-smi info
# 检查 torch_npu 安装
python3 -c "import torch_npu; print(torch_npu.npu.is_available())"

3. 依赖库缺失

# 重新安装依赖
pip install --force-reinstall torch_npu==2.1.0.post17
pip install --force-reinstall -e .

参考文献

1. Pi0 论文：π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control
2. CANN 开发文档：昇腾计算架构官方文档
3. torch_npu 用户指南：昇腾 NPU PyTorch 适配库文档