昇腾 NPU 部署 Llama 2 模型的性能测试与优化实践

在这里插入图片描述

引言：从'为什么选择昇腾'开始

面对昂贵的 NVIDIA 高端 GPU，许多开发者和团队在部署大模型时面临成本压力。华为昇腾（Ascend）NPU 凭借自主可控的达芬奇架构、日益完善的软件开源生态以及云上可得的测试资源，成为高性价比的部署方案。

本文记录使用云平台昇腾计算实例，完成从环境配置、模型部署到性能测试与优化的全过程。

环境搭建——好的开始是成功的一半

在云平台创建 Notebook 实例时，几个关键配置决定了后续的成败：

计算类型：务必选择 NPU！手滑选了 CPU 或 GPU，后续所有步骤都将徒劳无功。
规格选择：NPU basic 规格（1*Ascend 910B, 32vCPU, 64GB 内存）是运行 Llama-2-7B 的甜点配置。

镜像选择：这是关键！必须选择预装了 CANN、PyTorch 适配器等核心工具的镜像，例如 euler2.9-py38-torch2.1.0-cann8.0-openmind0.6-notebook 。这能省去大量手动配置环境的时间。

环境验证：'Hello, NPU!'

实例启动后，我们首先需要确认 NPU 可用。在 Jupyter Notebook 的终端中，依次执行以下命令：

# 检查系统与 Python 版本
import os
os.system('cat /etc/os-release')
os.system('python3 --version')

# 检查 PyTorch 及 torch_npu
import torch
print(f'PyTorch 版本：{torch.__version__}')
try:
    import torch_npu
    print(f'torch_npu 版本：{torch_npu.__version__}')
except ImportError:
    print('未安装 torch_npu，请先执行 pip install torch-npu')

第一个常见的'坑'：直接运行 torch.npu.is_available() 会报错 AttributeError。 原因与解决方案：torch_npu 是一个独立的插件，必须显式导入后才能注册 NPU 后端。正确的验证方式是：

import torch
import torch_npu
print(torch.npu.is_available())

看到 True ，恭喜你，NPU 环境准备就绪！

模型部署——从下载到运行的'荆棘之路'

环境搞定，接下来就是请'Llama 2'这位大神上场了。

安装依赖与模型下载

安装运行 Llama 2 所必须的库，建议使用国内镜像加速：

pip install transformers accelerate -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

第二个'坑'——模型下载权限与网络。直接访问 Meta 官方的 Llama 2 仓库 (meta-llama/Llama-2-7b-hf) 需要申请权限，且国内下载速度堪忧。 解决方案：使用社区镜像版本，如 NousResearch/Llama-2-7b-hf，无需权限，下载稳定。

核心部署代码与'坑'的化解

创建一个 Python 脚本（如 llama_demo.py），以下是核心代码及注意事项：

import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' # 国内镜像加速 HuggingFace 下载
import torch
import torch_npu # 切记！
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import time

# 配置
MODEL_NAME = "NousResearch/Llama-2-7b-hf"
DEVICE = "npu:0"

print("开始加载模型...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype=torch.float16, # 使用 FP16 节省显存
    low_cpu_mem_usage=True
)
print("将模型移至 NPU...")
model = model.to(DEVICE)
model.eval() # 设置为评估模式

# 第三个'坑'：输入张量迁移
prompt = "The capital of France is"
# 错误写法：inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").npu() -> 报错！
# 正确写法：
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(DEVICE)

# 推理
with torch.no_grad():
    start_time = time.time()
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
    end_time = time.time()
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    print(f"生成内容：{generated_text}")
    print(f"推理耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")

关键点总结：

在昇腾环境中，直接访问 HuggingFace 经常会超时，所以推荐使用国内镜像 https://hf-mirror.com
import torch_npu 必须在任何 NPU 操作之前。
模型使用 model.to('npu:0') 迁移。
输入数据（字典）使用 .to('npu:0') 迁移，而非不存在的 .npu() 方法。

性能测试——揭开昇腾 NPU 的真实面纱

是骡子是马，拉出来遛遛。我设计了一个更严谨的测试脚本来评估性能。

严谨的性能测试脚本

import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
import torch
import torch_npu
import time
import json
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 配置
MODEL_NAME = "NousResearch/Llama-2-7b-hf"
DEVICE = "npu:0"
WARMUP_RUNS = 3
TEST_RUNS = 5

def load_model():
    print("加载模型与分词器...")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        MODEL_NAME,
        torch_dtype=torch.float16,
        low_cpu_mem_usage=True
    ).to(DEVICE)
    model.eval()
    return model, tokenizer

def benchmark(prompt, model, tokenizer, max_new_tokens=100):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(DEVICE)
    # 预热
    print("预热运行...")
    for _ in range(WARMUP_RUNS):
        with torch.no_grad():
            _ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens)
    # 正式测试
    print("开始性能测试...")
    latencies = []
    for i in range(TEST_RUNS):
        torch.npu.synchronize() # 同步，确保计时准确
        start = time.time()
        with torch.no_grad():
            _ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens)
        torch.npu.synchronize()
        end = time.time()
        latency = end - start
        latencies.append(latency)
        print(f" 第{i+1}次耗时：{latency:.2f}s")
    avg_latency = sum(latencies) / len(latencies)
    throughput = max_new_tokens / avg_latency
    return throughput, avg_latency

if __name__ == "__main__":
    model, tokenizer = load_model()
    test_cases = [
        {"场景":"英文生成","提示":"The future of artificial intelligence is","长度":100},
        {"场景":"中文问答","提示":"请用简单的话解释量子计算：","长度":100},
        {"场景":"代码生成","提示":"Write a Python function to reverse a string:","长度":150},
    ]
    print("\n" + "="*50)
    print("性能测试结果")
    print("="*50)
    for case in test_cases:
        throughput, avg_latency = benchmark(case["提示"], model, tokenizer, case["长度"])
        print(f"- {case['场景']}:")
        print(f"  平均延迟：{avg_latency:.2f}s")
        print(f"  吞吐量：{throughput:.2f} tokens/s")
    print("="*50)

测试结果与分析

在 NPU Basic 实例上，测试结果大致如下：

测试类型	第 1 次耗时	第 2 次耗时	第 3 次耗时	第 4 次耗时	第 5 次耗时	平均延迟	吞吐量
英文生成	4.87s	4.88s	4.78s	4.96s	5.22s	4.94s	20.24 tokens/s
中文问答	4.84s	4.86s	5.01s	4.81s	4.81s	4.87s	20.55 tokens/s
代码生成	7.14s	7.19s	7.32s	7.37s	7.16s	7.24s	20.73 tokens/s

结果分析：

性能表现：吞吐量稳定在 20-30 tokens/秒 左右。这个速度对于离线批处理、内部工具开发和对实时性要求不高的场景是足够的，但与顶级消费级 GPU 相比仍有差距。
稳定性：在整个测试过程中，昇腾 NPU 表现出了良好的稳定性，没有出现崩溃或性能波动。
结论：昇腾 NPU 为运行 Llama 2 这类大模型提供了一个可行、稳定且具有高性价比（尤其考虑国产化与云上成本） 的算力选项。

性能优化——让 Llama 跑得更快

如果对默认性能不满意，这里有几个可以尝试的优化方向：

使用昇腾原生大模型框架

针对模型量化，昇腾平台提供了专业的优化工具链。在训练或微调环节，建议使用昇腾社区提供的 MindSpeed-LLM 框架。该框架针对昇腾硬件进行了深度优化，可高效完成大模型的训练与微调任务。

完成模型开发后，进行模型压缩与部署时，可直接使用昇腾的 Modelslim 工具进行量化。该工具能有效降低模型精度（如从 FP16/BF16 量化至 INT8），以显著提升推理速度并减少内存占用，同时力求保持模型精度。根据昇腾社区公开的基准测试数据，在典型的大模型推理场景下，经过 Modelslim 量化后的模型，相比原生 PyTorch FP16 推理，在昇腾硬件上通常可获得 1.5 倍至 3 倍的端到端性能提升，具体加速比因模型结构和任务复杂度而异。

INT8 量化

在第三幕中，我们建立了 FP16 精度下的性能基线。现在，我们使用昇腾的 Modelslim 工具对同一个 NousResearch/Llama-2-7b-hf 模型进行 W8A8（权重与激活值均 INT8）量化。量化完成后，我们不修改任何测试代码，仅将模型路径指向新生成的量化模型，并重新执行第三幕的测试脚本。

from transformers import BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

以下是量化后的性能测试结果，与第三幕形成直接对比：

测试类型	第 1 次耗时	第 2 次耗时	第 3 次耗时	第 4 次耗时	第 5 次耗时	平均延迟	吞吐量	相比 FP16 提升
英文生成	2.21s	2.18s	2.25s	2.32s	2.19s	2.23s	44.84 tokens/s	吞吐量提升约 1.21 倍
中文问答	2.19s	2.24s	2.16s	2.28s	2.22s	2.22s	45.05 tokens/s	吞吐量提升约 1.19 倍
代码生成	3.31s	3.28s	3.42s	3.35s	3.29s	3.33s	45.05 tokens/s	吞吐量提升约 1.17 倍

启用批处理（Batch Inference）

同时处理多个请求可以大幅提升吞吐量。

prompts = ["Prompt 1", "Prompt 2", "Prompt 3", "Prompt 4"]
inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True).to(DEVICE)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

总结与建议

经过这一番从'踩坑'到'通关'的实战，我对昇腾 NPU 的总结如下：

适用场景：非常适合追求技术自主可控、预算有限、进行离线批处理或构建内部 AI 工具的团队和个人开发者。
生态体验：软件栈（CANN, torch_npu）日趋成熟，开源社区提供了宝贵的资源和支持。
给后来者的建议：
1. 先从云开始：利用免费/低成本资源验证方案，再决定是否投入硬件。
2. 仔细阅读文档：关注昇腾官方文档，特别是版本匹配问题。
3. 拥抱社区：遇到问题时，在昇腾社区搜索，很可能已有解决方案。

本次部署测试证明了基于昇腾 NPU 部署和运行 Llama 2 大模型是一条完全可行的技术路径。虽然绝对性能并非顶尖，但其在成本、自主可控和稳定性方面的优势，使其在 AI 算力多元化的今天，成为一个不容忽视的选择。

在这里插入图片描述

引言：从'为什么选择昇腾'开始

本文记录使用云平台昇腾计算实例，完成从环境配置、模型部署到性能测试与优化的全过程。

环境搭建——好的开始是成功的一半

在云平台创建 Notebook 实例时，几个关键配置决定了后续的成败：

计算类型：务必选择 NPU！手滑选了 CPU 或 GPU，后续所有步骤都将徒劳无功。
规格选择：NPU basic 规格（1*Ascend 910B, 32vCPU, 64GB 内存）是运行 Llama-2-7B 的甜点配置。

环境验证：'Hello, NPU!'

实例启动后，我们首先需要确认 NPU 可用。在 Jupyter Notebook 的终端中，依次执行以下命令：

# 检查系统与 Python 版本
import os
os.system('cat /etc/os-release')
os.system('python3 --version')

# 检查 PyTorch 及 torch_npu
import torch
print(f'PyTorch 版本：{torch.__version__}')
try:
    import torch_npu
    print(f'torch_npu 版本：{torch_npu.__version__}')
except ImportError:
    print('未安装 torch_npu，请先执行 pip install torch-npu')

import torch
import torch_npu
print(torch.npu.is_available())

看到 True ，恭喜你，NPU 环境准备就绪！

模型部署——从下载到运行的'荆棘之路'

环境搞定，接下来就是请'Llama 2'这位大神上场了。

安装依赖与模型下载

安装运行 Llama 2 所必须的库，建议使用国内镜像加速：

pip install transformers accelerate -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

核心部署代码与'坑'的化解

创建一个 Python 脚本（如 llama_demo.py），以下是核心代码及注意事项：

import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' # 国内镜像加速 HuggingFace 下载
import torch
import torch_npu # 切记！
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import time

# 配置
MODEL_NAME = "NousResearch/Llama-2-7b-hf"
DEVICE = "npu:0"

print("开始加载模型...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype=torch.float16, # 使用 FP16 节省显存
    low_cpu_mem_usage=True
)
print("将模型移至 NPU...")
model = model.to(DEVICE)
model.eval() # 设置为评估模式

# 第三个'坑'：输入张量迁移
prompt = "The capital of France is"
# 错误写法：inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").npu() -> 报错！
# 正确写法：
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(DEVICE)

# 推理
with torch.no_grad():
    start_time = time.time()
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
    end_time = time.time()
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    print(f"生成内容：{generated_text}")
    print(f"推理耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")

关键点总结：

在昇腾环境中，直接访问 HuggingFace 经常会超时，所以推荐使用国内镜像 https://hf-mirror.com
import torch_npu 必须在任何 NPU 操作之前。
模型使用 model.to('npu:0') 迁移。
输入数据（字典）使用 .to('npu:0') 迁移，而非不存在的 .npu() 方法。

性能测试——揭开昇腾 NPU 的真实面纱

是骡子是马，拉出来遛遛。我设计了一个更严谨的测试脚本来评估性能。

严谨的性能测试脚本

import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'
import torch
import torch_npu
import time
import json
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 配置
MODEL_NAME = "NousResearch/Llama-2-7b-hf"
DEVICE = "npu:0"
WARMUP_RUNS = 3
TEST_RUNS = 5

def load_model():
    print("加载模型与分词器...")
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        MODEL_NAME,
        torch_dtype=torch.float16,
        low_cpu_mem_usage=True
    ).to(DEVICE)
    model.eval()
    return model, tokenizer

def benchmark(prompt, model, tokenizer, max_new_tokens=100):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(DEVICE)
    # 预热
    print("预热运行...")
    for _ in range(WARMUP_RUNS):
        with torch.no_grad():
            _ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens)
    # 正式测试
    print("开始性能测试...")
    latencies = []
    for i in range(TEST_RUNS):
        torch.npu.synchronize() # 同步，确保计时准确
        start = time.time()
        with torch.no_grad():
            _ = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens)
        torch.npu.synchronize()
        end = time.time()
        latency = end - start
        latencies.append(latency)
        print(f" 第{i+1}次耗时：{latency:.2f}s")
    avg_latency = sum(latencies) / len(latencies)
    throughput = max_new_tokens / avg_latency
    return throughput, avg_latency

if __name__ == "__main__":
    model, tokenizer = load_model()
    test_cases = [
        {"场景":"英文生成","提示":"The future of artificial intelligence is","长度":100},
        {"场景":"中文问答","提示":"请用简单的话解释量子计算：","长度":100},
        {"场景":"代码生成","提示":"Write a Python function to reverse a string:","长度":150},
    ]
    print("\n" + "="*50)
    print("性能测试结果")
    print("="*50)
    for case in test_cases:
        throughput, avg_latency = benchmark(case["提示"], model, tokenizer, case["长度"])
        print(f"- {case['场景']}:")
        print(f"  平均延迟：{avg_latency:.2f}s")
        print(f"  吞吐量：{throughput:.2f} tokens/s")
    print("="*50)

测试结果与分析

在 NPU Basic 实例上，测试结果大致如下：

测试类型	第 1 次耗时	第 2 次耗时	第 3 次耗时	第 4 次耗时	第 5 次耗时	平均延迟	吞吐量
英文生成	4.87s	4.88s	4.78s	4.96s	5.22s	4.94s	20.24 tokens/s
中文问答	4.84s	4.86s	5.01s	4.81s	4.81s	4.87s	20.55 tokens/s
代码生成	7.14s	7.19s	7.32s	7.37s	7.16s	7.24s	20.73 tokens/s

结果分析：

性能表现：吞吐量稳定在 20-30 tokens/秒 左右。这个速度对于离线批处理、内部工具开发和对实时性要求不高的场景是足够的，但与顶级消费级 GPU 相比仍有差距。
稳定性：在整个测试过程中，昇腾 NPU 表现出了良好的稳定性，没有出现崩溃或性能波动。
结论：昇腾 NPU 为运行 Llama 2 这类大模型提供了一个可行、稳定且具有高性价比（尤其考虑国产化与云上成本） 的算力选项。

性能优化——让 Llama 跑得更快

如果对默认性能不满意，这里有几个可以尝试的优化方向：

使用昇腾原生大模型框架

INT8 量化

from transformers import BitsAndBytesConfig
quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

以下是量化后的性能测试结果，与第三幕形成直接对比：

测试类型	第 1 次耗时	第 2 次耗时	第 3 次耗时	第 4 次耗时	第 5 次耗时	平均延迟	吞吐量	相比 FP16 提升
英文生成	2.21s	2.18s	2.25s	2.32s	2.19s	2.23s	44.84 tokens/s	吞吐量提升约 1.21 倍
中文问答	2.19s	2.24s	2.16s	2.28s	2.22s	2.22s	45.05 tokens/s	吞吐量提升约 1.19 倍
代码生成	3.31s	3.28s	3.42s	3.35s	3.29s	3.33s	45.05 tokens/s	吞吐量提升约 1.17 倍

启用批处理（Batch Inference）

同时处理多个请求可以大幅提升吞吐量。

prompts = ["Prompt 1", "Prompt 2", "Prompt 3", "Prompt 4"]
inputs = tokenizer(prompts, return_tensors="pt", padding=True).to(DEVICE)
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)

总结与建议

经过这一番从'踩坑'到'通关'的实战，我对昇腾 NPU 的总结如下：

适用场景：非常适合追求技术自主可控、预算有限、进行离线批处理或构建内部 AI 工具的团队和个人开发者。
生态体验：软件栈（CANN, torch_npu）日趋成熟，开源社区提供了宝贵的资源和支持。
给后来者的建议：
1. 先从云开始：利用免费/低成本资源验证方案，再决定是否投入硬件。
2. 仔细阅读文档：关注昇腾官方文档，特别是版本匹配问题。
3. 拥抱社区：遇到问题时，在昇腾社区搜索，很可能已有解决方案。

昇腾 NPU 部署 Llama 2 模型的性能测试与优化实践

引言：从'为什么选择昇腾'开始

环境搭建——好的开始是成功的一半

环境验证：'Hello, NPU!'

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核心部署代码与'坑'的化解

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严谨的性能测试脚本

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性能优化——让 Llama 跑得更快

使用昇腾原生大模型框架

INT8 量化

启用批处理（Batch Inference）

总结与建议

昇腾 NPU 部署 Llama 2 模型的性能测试与优化实践

引言：从'为什么选择昇腾'开始

环境搭建——好的开始是成功的一半

环境验证：'Hello, NPU!'

模型部署——从下载到运行的'荆棘之路'

安装依赖与模型下载

核心部署代码与'坑'的化解

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严谨的性能测试脚本

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启用批处理（Batch Inference）

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性能优化——让 Llama 跑得更快

使用昇腾原生大模型框架

INT8 量化

启用批处理（Batch Inference）

总结与建议

昇腾 NPU 部署 Llama 2 模型的性能测试与优化实践

引言：从'为什么选择昇腾'开始

环境搭建——好的开始是成功的一半

环境验证：'Hello, NPU!'

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INT8 量化

启用批处理（Batch Inference）

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