Llama-2-7b 在昇腾 NPU 上的性能基准

延迟测试方法
使用昇腾 NPU 的推理框架（如 AscendCL）部署 Llama-2-7b 模型，输入固定长度的文本序列（如 512 tokens），统计端到端推理时间（含数据传输）。测试需覆盖不同 batch size（1/4/8）和 NPU 计算单元配置（如单卡/多卡）。

典型延迟数据

• batch_size=1：延迟约 120-150ms（单卡）
• batch_size=8：延迟约 300-400ms（单卡）
  多卡并行时，延迟可能降低 20%-30%，具体取决于通信开销。

精度验证指标

测试基准
使用通用 NLP 任务（如 WikiText perplexity、GLUE 部分子任务）评估量化后的模型精度。对比 FP32 原始模型与 NPU 量化模型（通常为 FP16 或 INT8）的指标差异。

典型精度损失

• FP16：Perplexity 差异 <1%
• INT8：Perplexity 差异 2%-5%（需校准）
• GLUE 准确率：下降通常控制在 1-2 个百分点内

优化建议

延迟优化
启用昇腾的图优化（如算子融合）和内存复用技术。对于长序列场景，可测试动态分片（Dynamic Batching）或持续批处理（Continuous Batching）。

精度调优
采用混合精度（FP16+INT8）量化策略，对敏感层保留 FP16。使用量化感知训练（QAT）或更精细的校准数据集（如任务相关数据）减少精度损失。

示例代码片段（AscendCL 初始化）

import acl
# 初始化昇腾运行环境
acl.init()
device_id = 0
acl.rt.set_device(device_id)
context, ret = acl.rt.create_context(device_id)
# 加载离线模型（OM）
model_path = "llama2-7b.om"
model_id, ret = acl.mdl.load_from_file(model_path)
# 创建输入输出数据结构
inputs = acl.mdl.create_dynamic_tensor(model_id, acl.mdl.get_input_index_by_name(model_id, "input_tensor"))
outputs = acl.mdl.create_dynamic_tensor(model_id, acl.mdl.get_output_index_by_name(model_id, "output_tensor"))

关键参数需根据实际芯片型号（如 Ascend 910B）调整。建议通过 acl.rt.get_device 获取硬件信息后动态配置。