背景:国产算力与大模型落地
生成式人工智能迈入规模化应用阶段,大模型已从技术探索走向产业落地的关键节点。算力作为支撑这一进程的核心基础设施,正面临双重挑战:一方面,以 Llama、GPT 系列为代表的大模型参数规模持续扩大,对算力的峰值性能、内存带宽、能效比提出了指数级增长的需求;另一方面,全球算力供给格局的不确定性,使得核心算力设施的国产化替代成为保障 AI 产业自主可控发展的战略刚需。
在此背景下,昇腾(Ascend)作为国产高端 AI 芯片的核心代表,其技术成熟度、生态适配性与性能表现,直接关系到我国在全球 AI 算力竞争中的核心话语权。本次测评的核心硬件平台基于昇腾 910B 构建,为大模型的高速推理提供了坚实的硬件基础。
昇腾是由华为自主研发的新一代专用人工智能处理器(AI Processor),核心目标是为深度学习训练与推理任务提供高性能、低功耗的计算支持。与传统 CPU 或 GPU 不同,NPU 采用了'算子级优化 + 并行加速架构'的设计理念,底层指令集与内存控制逻辑完全围绕神经网络计算特点进行优化,能够实现更高的计算密度与能效比。
在大模型时代,昇腾不仅承担着推理加速的硬件角色,更是国产 AI 自主创新的算力底座。它让开发者能够在本土硬件环境中完成大模型训练、微调与推理部署,为实现'AI 核心技术自主可控'提供了坚实的算力基础。
Llama-2-7b 是由 Meta 推出的第二代开源大语言模型的中型版本,拥有约 70 亿个参数。在性能与资源占用之间实现了理想平衡,尤其在多语言理解、逻辑推理与代码生成等任务中展现出强大的通用能力。其模型结构基于标准的 Transformer Decoder-only 架构,支持 FP16 与 INT8 混合精度推理,非常适合在国产昇腾平台上进行本地化部署与性能测评。
环境搭建与配置
在开始之前,我们需要准备一个基于昇腾的云端开发环境。通常这类环境会预装好 CANN 驱动、MindSpore 框架以及 PyTorch 的 NPU 适配包。
1. 环境验证
进入 Notebook 界面后,首先打开终端(Terminal)进行基础环境检查。
NPU 芯片识别 运行以下命令,确认系统是否识别到了昇腾芯片:
npu-smi info
正常情况下应能看到设备列表,显示有一颗可用的 NPU。
Python 与依赖库验证 检查 Python 版本及关键组件是否安装正确:
python --version
pip list | grep -E "mindspore|cann|torch"
MindSpore 框架验证 如果选择使用 MindSpore,需确认其能正确识别 NPU 设备:
import mindspore as ms
# 查看当前设备目标
print(ms.context.get_context('device_target'))
# 查看设备 ID
print(ms.context.get_context('device_id'))
正常输出应为 Ascend 和 0。
功能完整性测试 运行一段简单的张量加法运算,确保 NPU 上的计算链路畅通:
import mindspore as ms
import mindspore.numpy as mnp
ms.context.set_context(device_target='Ascend', device_id=0)
x = mnp.ones((2,), ms.float32)
y = mnp.ones((,), ms.float32)
z = x + y
()
(z)


