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昇腾 NPU 实战：Gemma 2 模型部署、多维度评测与性能优化全流程解析

news 2025/11/4 8:26:52

在这里插入图片描述

前言

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，模型的规模与能力不断攀升，对底层计算硬件的性能和效率也提出了前所未有的挑战。Google 推出的 Gemma 2 系列模型，以其卓越的性能和开放的生态，成为了社区关注的焦点。与此同时，以昇腾（Ascend）NPU 为代表的国产 AI 计算硬件，凭借其独特的 Da Vinci 架构，在 AI 推理与训练领域展现出强大的竞争力。

本文将详尽记录在昇腾 NPU 计算平台上，对 Google Gemma 2 (gemma-7b-it) 模型进行推理实测的全过程。内容涵盖从基础环境的搭建、依赖库的安装与冲突解决，到模型的下载、适配，再到执行一套精心设计的多维度、多场景性能评测。最终，通过对评测数据的深度分析，全面揭示 Gemma 2 模型在昇腾 NPU 上的实际性能表现，为相关技术选型、部署优化和性能评估提供第一手的数据参考和详实的实践指引。

1. 基础概念解析

在进入实操环节之前，首先对本次评测涉及的两个核心技术——昇腾 NPU 和 Gemma 2 模型进行详细介绍。

1.1. 昇腾（Ascend） NPU 简介

昇腾（Ascend）是华为公司推出的全栈全场景 AI 解决方案，其核心是昇腾系列 AI 处理器。本次测试使用的昇腾 910B 是一款高性能的 AI 处理器，属于该系列中的一员。

NPU (Neural-network Processing Unit)：即神经网络处理器，是一种专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与通用处理器（CPU）和图形处理器（GPU）相比，NPU 在执行深度学习中常见的矩阵乘法、卷积等运算时，具有更高的能效比和计算密度。
Da Vinci 架构：昇腾 NPU 的核心是其自研的达芬奇（Da Vinci）架构。该架构集成了标量、向量和张量（Cube）计算单元，能够灵活高效地处理不同类型的计算任务。其中，3D Cube 计算单元是其标志性特征，专门用于加速矩阵乘法运算，这正是大语言模型推理过程中的计算瓶颈所在。
CANN (Compute Architecture for Neural Networks)：昇腾异构计算架构。它不仅仅是硬件驱动，而是一个完整的软件栈，包含了驱动层、芯片使能库、深度学习框架适配层（如 PyTorch、TensorFlow）、以及应用使能层。CANN 的存在，使得上层应用开发者可以方便地调用昇腾 NPU 的强大算力，而无需直接操作底层硬件。本次测试中使用的 torch-npu 库，就是 CANN 软件栈中适配 PyTorch 框架的关键组件。

1.2. Google Gemma 2 模型简介

Gemma 是 Google DeepMind 团队基于其 Gemini 模型的研究成果和技术开发的一系列轻量级、开放的语言模型。本次测试选用的是 gemma-7b-it 版本。

模型规模：7b 表示该模型拥有约 70 亿（7 Billion）个参数。这是一个在性能和资源消耗之间取得良好平衡的参数规模，适合在单张高性能计算卡上进行推理部署。
模型类型：it 是 “Instruction Tuned” 的缩写，意为“指令微调”。这表明该模型不仅具备基础的语言生成能力，还经过了大量指令-响应数据的微调，使其能够更好地理解和遵循人类的指令，完成问答、摘要、代码生成等特定任务。这使得它在实际应用场景中更为实用。
技术架构：Gemma 模型采用了与 Transformer 架构类似的解码器（Decoder-only）结构，这是当前主流大语言模型的通用架构。它在多头注意力机制、位置编码等方面进行了一些优化，以提升模型效率和性能。
开放性：Gemma 模型是开放权重模型，允许研究人员和开发者免费使用、修改和分发，极大地促进了 AI 社区的创新和应用落地。

将 Gemma 2 这样先进的开放模型部署在昇腾 NPU 这样的国产高性能硬件上，不仅是对硬件性能的一次检验，也是对整个 AI 软硬件生态适配成熟度的一次重要评估。

2. 实战环境准备与配置

本次实测在 GitCode Notebook 平台上进行，该平台提供了搭载昇腾 NPU 的即用型计算实例，免去了本地硬件配置的复杂过程。

2.1. GitCode Notebook 实例创建

首先，需要登录 GitCode 平台，在 Notebook 服务中创建一个新的实例。

在创建界面，关键在于选择正确的计算资源和环境。点击“激活”按钮，进入资源配置页面。

2.2. 计算资源与镜像确认

为确保测试环境的准确性和可复现性，必须严格按照以下配置进行选择：

Notebook 计算类型: NPU。这指定了实例将使用神经网络处理器作为核心计算单元。
NPU 配置: NPU basic・1 * NPU 910B・32v CPU・64GB。这个配置表明，实例分配了 1 张昇腾 910B NPU 卡，并配备了 32 核 CPU 和 64GB 系统内存。这个资源配置对于运行 7B 规模的模型是充足的。
容器镜像: euler2.9-py38-torch2.1.0-cann8.0-openmind0.6-notebook。这是一个至关重要的选择。该镜像预装了：
- euler2.9: 操作系统。
- py38: Python 3.8 解释器。
- torch2.1.0: PyTorch 深度学习框架。
- cann8.0: 昇腾 CANN 软件栈，版本为 8.0。这是连接 PyTorch 和昇腾 NPU 的桥梁。
- openmind0.6: 其他相关库。
- notebook: 预置了 Jupyter Notebook 环境。
存储大小: [限时免费] 50G。50GB 的存储空间足以存放操作系统、依赖库、以及将要下载的 Gemma-7B 模型（约 17GB）。

确认配置无误后，点击“立即启动”按钮。

系统会开始准备实例，这个过程需要等待片刻。当实例状态变为“运行中”时，即可进入实例的终端环境，开始后续操作。

2.3. NPU 硬件验证

进入实例的终端后，首要任务是确认 NPU 设备是否被系统正确识别并处于正常工作状态。这可以通过昇腾提供的命令行工具 npu-smi 来完成。npu-smi (NPU System Management Interface) 是一个功能强大的工具，类似于 NVIDIA 的 nvidia-smi，用于监控和管理 NPU 设备。

执行以下命令：

npu-smi info

该命令会返回当前系统中所有 NPU 设备的详细信息。

从返回的信息中，可以解读出以下关键内容：

Chip Info:
- Chip ID: 0，设备的物理编号。
- Chip Name: Ascend910B-AIC_ProB，明确了 NPU 的具体型号为昇腾 910B ProB。
- Chip Ver.: V100，芯片版本。
Board Info:
- Board ID: 0，板卡编号。
- Device ID: 0，逻辑设备 ID，在 PyTorch 中通常通过 npu:0 来指定这块卡。
NPU Utilization:
- NPU Utili. (%): 0，NPU 的利用率，当前为 0% 表示没有计算任务在运行。
Memory Info:
- Memory (Used/Total) MB: 0 / 32768，显示了显存的使用情况。Used 为 0 MB，Total 为 32768 MB (即 32 GB)。这 confirms 了该 NPU 卡配备了 32 GB 的 HBM 显存。
Power Info:
- Power (W): 46.50，当前功耗。

通过 npu-smi info 的输出，可以确认 NPU 设备已成功挂载，型号正确，状态健康，为后续的模型推理奠定了硬件基础。

3. 核心软件栈安装与依赖处理

尽管基础镜像已经预装了 PyTorch 和 CANN，但运行 Gemma 2 模型还需要 Hugging Face 生态的核心库：transformers 和 accelerate。

3.1. 检查现有环境

在安装之前，先检查环境中是否已存在这些库。pip show 命令可以查看已安装包的详细信息。

# 检查 transformers
pip show transformers# 检查 accelerate
pip show accelerate

命令执行后，终端显示 WARNING: Package(s) not found: transformers, accelerate。这表明当前环境中并未预装这两个库，需要手动进行安装。

3.2. 安装 `transformers` 与 `accelerate`

使用 pip 进行安装。为了加快下载速度，这里指定使用清华大学的 PyPI 镜像源。

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

pip install: Python 的包安装命令。
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple: -i 或 --index-url 参数用于指定包索引的 URL。这里使用国内的清华镜像，可以大幅提升下载速度，避免因网络问题导致的安装失败。
transformers accelerate: 需要安装的两个包名。
- transformers: Hugging Face 的核心库，提供了数千个预训练模型（包括 Gemma）的接口，可以方便地下载、加载和使用这些模型。
- accelerate: 一个辅助库，旨在简化在不同硬件（CPU, GPU, NPU, TPU）上运行 PyTorch 代码的过程，尤其是在多卡、混合精度等复杂场景下。

然而，安装过程中出现了一个 ERROR。这是一个非常典型的 Python 包依赖冲突问题，必须解决才能继续。

3.3. 深度解析与解决依赖冲突

终端输出的错误信息非常关键：

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
mindformers 1.1.0rc1 requires tokenizers==0.15.0, but you have tokenizers 0.20.3 which is incompatible.

冲突根源分析：

预装的 mindformers: 容器镜像中预装了一个名为 mindformers (版本 1.1.0rc1) 的库。这是一个昇腾生态下的 AI 开发套件，类似于 Hugging Face Transformers，但更侧重于昇腾硬件的适配。
mindformers 的严格依赖: mindformers 1.1.0rc1 这个版本在其依赖声明中，严格要求 tokenizers 库的版本必须是 0.15.0 (tokenizers==0.15.0)。
transformers 的新依赖: 当尝试安装最新版的 transformers 时，它依赖于一个更新版本的 tokenizers 库。从安装日志中可以看到，新安装的 transformers 引入了 tokenizers 0.20.3 版本。
冲突产生: 系统中不能同时存在两个不同版本的 tokenizers 包。pip 检测到 mindformers 要求版本 0.15.0，而 transformers 带来了版本 0.20.3，这两个要求相互矛盾，因此 pip 中止了安装并报告了此冲突。

解决方案：卸载冲突源 mindformers

既然本次测试的目标是使用 Hugging Face 的 transformers 生态来运行 Gemma 2，那么 mindformers 库在此次任务中并非必需。因此，最直接有效的解决方案就是卸载 mindformers，从而解除它对 tokenizers 库的版本锁定。

第一步：卸载 mindformers

执行卸载命令：

pip uninstall mindformers

终端会提示确认卸载，输入 y 并回车。此操作会从环境中移除 mindformers 包及其相关的依赖声明。

第二步：重新安装 transformers 和 accelerate

在解除了版本锁定之后，再次执行之前的安装命令：

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

这一次，由于不再有 mindformers 的版本限制，pip 可以自由地为 transformers 安装其所需的 tokenizers 0.20.3 版本。安装过程顺利进行，最终显示 Successfully installed ...，表示安装成功。

第三步：验证安装结果

为了确保万无一失，再次使用 pip show 命令进行检查。

# 检查 transformers
pip show transformers# 检查 accelerate
pip show accelerate

这次，命令成功返回了 transformers 和 accelerate 的详细信息，包括版本号、依赖项等。这表明核心软件库已准备就绪。

4. 模型下载与昇腾环境适配

在正式编写推理脚本之前，还需要完成模型下载和一些昇腾环境特定的库安装。

4.1. 配置 Hugging Face 镜像加速

直接从 Hugging Face Hub 下载模型可能会因为网络问题而非常缓慢或失败。可以通过设置环境变量 HF_ENDPOINT 来指定使用镜像站点。

# Hugging Face 镜像加速配置
export HF_ENDPOINT='https://hf-mirror.com'

export: 这是 Bash shell 中的命令，用于设置或修改环境变量。
HF_ENDPOINT: Hugging Face 的库（如 transformers）会读取这个环境变量。如果设置了此变量，所有对 Hugging Face Hub 的 API 请求都会被重定向到这个指定的 URL，而不是默认的 huggingface.co。
https://hf-mirror.com: 这是一个社区维护的 Hugging Face 镜像，可以有效加速国内的访问。

此命令只在当前终端会话中有效。

4.2. 安装昇腾 NPU 适配生态库

为了让 PyTorch 模型能在昇腾 NPU 上顺利运行，还需要一些关键的适配库。

安装 modelscope:
ModelScope 是一个模型即服务的平台，其库有时也包含一些对国内硬件适配有帮助的工具。

# 安装 ModelScope 库
pip install modelscope -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade

安装 PyTorch 核心框架 (确认):
虽然镜像中已包含 PyTorch，但执行一次安装命令可以确保所有相关的依赖（如 torchvision, torchaudio）都处于最新或兼容的状态。

# 安装 PyTorch 核心框架
pip install torch torchvision torchaudio

输出 Requirement already satisfied 表明这些包已经存在且版本符合要求。

安装 torch-npu (核心):
这是最关键的昇腾适配库。它为 PyTorch 提供了 NPU 后端支持。安装了这个库之后，才能在 PyTorch 代码中使用 .to('npu:0') 将张量和模型移动到昇腾 NPU 上进行计算。

# 安装昇腾 NPU 的 PyTorch 适配库
pip install torch-npu

同样，输出 Requirement already satisfied 表示镜像中已正确预装。

再次安装 transformers (确认):
这是一次冗余但无害的操作，确保环境的一致性。

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

4.3. Gemma 2 模型下载

模型下载是资源准备的最后一步。由于 gemma-7b-it 是受保护模型，下载前需要获取 Hugging Face 的访问令牌 (Access Token)。

获取 API Token:
访问 Hugging Face 官网的个人设置页面 (https://huggingface.co/settings/tokens)，生成一个具有 read 权限的 API Token。

编写模型下载脚本:
为了方便管理，可以创建一个 Python 脚本来执行下载操作。这里创建一个名为 test.py 的文件。

from transformers import AutoModelForCausalLM# 模型核心配置
model_name = 'google/gemma-7b-it'
auth_token = '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' # 此处替换为自己的Token# 仅执行模型下载（自动缓存到本地）
try:print(f'开始下载模型：{model_name}（首次下载约17GB）')AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,torch_dtype='auto',low_cpu_mem_usage=True,trust_remote_code=True,token=auth_token)print('✅ 模型下载完成（已缓存至本地）')
except Exception as e:print(f'❌ 下载失败：{str(e)}')

脚本代码解析:

from transformers import AutoModelForCausalLM: 从 transformers 库导入 AutoModelForCausalLM 类。这是一个工厂类，可以根据指定的模型名称自动加载相应的模型架构。
model_name = 'google/gemma-7b-it': 指定要下载的模型在 Hugging Face Hub 上的唯一标识符。
auth_token: 存储从 Hugging Face 获取的访问令牌。
AutoModelForCausalLM.from_pretrained(...): 这是下载和加载模型的核心函数。
- model_name: 传入模型标识符。
- torch_dtype='auto': 让 transformers 自动选择最佳的数据类型（如 float16 或 bfloat16）来加载模型权重，以节省显存。
- low_cpu_mem_usage=True: 这是一个非常重要的优化参数。当设置为 True 时，transformers 会在加载模型时尽量减少 CPU 内存的峰值占用。它会先在硬盘上创建一个空的模型结构，然后逐个将权重文件直接加载到指定的设备（如此处默认为 NPU）上，而不是先在 CPU 内存中完整加载一遍再转移。这对于 CPU 内存小于模型大小的系统至关重要。
- trust_remote_code=True: 某些模型在其 Hub 仓库中包含了自定义的 Python代码。此参数表示信任并允许执行这些远程代码。对于官方发布的模型如 Gemma，这是安全的。
- token=auth_token: 将访问令牌传递给函数，用于身份验证，从而获得下载受保护模型的权限。

执行下载:
在终端中运行此 Python 脚本。

python test.py

脚本启动后，会开始下载模型的配置文件、分词器文件以及最重要的模型权重文件。

上图展示了模型权重文件的下载进度。gemma-7b-it 模型被分成了 4 个 .safetensors 格式的分片文件，每个文件大小约 4.9 GB。.safetensors 是一种更安全、更快速的模型权重存储格式。下载过程会持续一段时间，具体取决于网络状况。下载完成后，所有文件会被缓存在默认路径（通常是 ~/.cache/huggingface/hub）下，后续加载将直接从本地缓存读取，无需再次下载。

至此，所有的环境准备和资源下载工作均已完成。接下来将进入核心的性能评测阶段。

5. 深度性能评测脚本全面解析

为了对 Gemma 7B 在昇腾 NPU 上的性能进行全面、系统、可复现的评估，需要编写一个专业的测试脚本。该脚本 (pro_test_gemma.py) 的设计目标不仅仅是简单地运行模型，而是要从多个能力维度、两种不同的生成场景出发，收集并报告详尽的性能指标。

在终端中使用 vi 或其他编辑器创建脚本文件：

vi pro_test_gemma.py

将以下 Python 代码完整粘贴到文件中。

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Gemma 7B 昇腾NPU推理测试脚本 (V2.0 - 多场景、多维度深度测试版)特点：
✅ 扩展至10个能力维度，每维度5题
✅ 引入“确定性”与“创造性”两种测试场景，采用不同生成策略
✅ 动态调整不同任务的生成长度
✅ 规整的表格化输出，包含详细数据指标（耗时、显存、tokens）
✅ 增加环境信息、维度级统计与最终多维度汇总报告
"""import torch
import torch_npu
import time
import os
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from statistics import mean
from collections import defaultdictdef print_separator(title, char="=", length=90):"""打印格式化的分隔符标题"""print(f"\n{char * length}")print(f"{title.center(length)}")print(f"{char * length}")def print_environment_info(device):"""打印关键的环境和硬件信息"""print_separator("1️⃣ 环境与模型加载")print(f"🔹 PyTorch Version: {torch.__version__}")print(f"🔹 Torch NPU Version: {torch_npu.__version__}")print(f"🔹 Device: {device}")try:device_name = torch.npu.get_device_name(device)print(f"🔹 NPU Name: {device_name}")except Exception as e:print(f"🔹 NPU Name:无法获取 ({e})")print(f"🔹 Initial Memory: {torch.npu.memory_allocated(device)/1e9:.2f} GB")print(f"🔹 Peak Memory (History): {torch.npu.max_memory_allocated(device)/1e9:.2f} GB")def test_model_capability(model, tokenizer, device, prompt, test_name, gen_config):"""统一的推理测试函数，带详细的性能指标和错误处理"""try:# Tokenizeinputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=1024).to(device)input_tokens = len(inputs["input_ids"][0])# Inferencestart_time = time.time()with torch.no_grad():outputs = model.generate(**inputs, **gen_config)end_time = time.time()# 统计信息gen_time = end_time - start_timetotal_tokens = len(outputs[0])gen_tokens = total_tokens - input_tokensspeed = gen_tokens / gen_time if gen_time > 0 else 0mem_used = torch.npu.memory_allocated(device) / 1e9# 输出文本# 使用切片方式获取生成部分，避免重复显示输入generated_text = tokenizer.decode(outputs[0][input_tokens:], skip_special_tokens=True)preview = generated_text.replace("\n", " ").strip()preview = preview[:150] + ("..." if len(preview) > 150 else "")# 控制台打印结果print(f"【测试】{test_name}")print(f"  ➤ 输入Token: {input_tokens:>4} | 生成Token: {gen_tokens:>4} | 总Token: {total_tokens:>4}")print(f"  ➤ 耗时: {gen_time:>6.2f}s | 速度: {speed:>7.2f} tok/s | 显存: {mem_used:.2f} GB")print(f"  ➤ 生成结果预览: {preview}\n")return {"success": True, "time": gen_time, "speed": speed, "tokens": gen_tokens}except Exception as e:print(f"【测试】{test_name} ❌ 失败：{str(e)}\n")return {"success": False, "time": 0, "speed": 0, "tokens": 0}def run_dimension(model, tokenizer, device, dimension_name, prompts, gen_config):"""执行一个维度下的所有测试题"""print_separator(f"维度测试: {dimension_name}（共{len(prompts)}题）", "-")results = []for idx, prompt in enumerate(prompts, 1):test_name = f"{dimension_name}-{idx}"result = test_model_capability(model, tokenizer, device, prompt, test_name, gen_config)results.append(result)# 汇总统计success_results = [r for r in results if r["success"]]if not success_results:print(f"❌ [{dimension_name}] 全部失败！\n")return results, {"success_rate": 0, "avg_time": 0, "avg_speed": 0}success_rate = len(success_results) / len(results) * 100avg_speed = mean(r["speed"] for r in success_results)avg_time = mean(r["time"] for r in success_results)print(f"✅ [{dimension_name}] 维度小结: 成功率: {success_rate:.1f}% | 平均耗时: {avg_time:.2f}s | 平均速度: {avg_speed:.2f} tok/s\n")summary = {"dimension": dimension_name,"success_rate": success_rate,"avg_time": avg_time,"avg_speed": avg_speed}return results, summarydef print_final_summary(report_data, start_mem):"""打印格式化的最终汇总报告"""print_separator("📊 最终汇总报告")# 打印表头header = f"| {'维度名称':<14} | {'测试场景':<12} | {'成功率':<7} | {'平均速度(tok/s)':<16} | {'平均耗时(s)':<12} |"print(header)print(f"|{'-'*16}|{'-'*14}|{'-'*9}|{'-'*18}|{'-'*14}|")# 打印每个维度的结果total_tests = 0total_success = 0all_speeds = []all_times = []for item in report_data:print(f"| {item['dimension']:<15}| {item['scenario']:<13}| {item['summary']['success_rate']:>5.1f}% | {item['summary']['avg_speed']:>17.2f} | {item['summary']['avg_time']:>13.2f} |")total_tests += len(item['results'])total_success += sum(r['success'] for r in item['results'])all_speeds.extend([r['speed'] for r in item['results'] if r['success']])all_times.extend([r['time'] for r in item['results'] if r['success']])print(f"|{'-'*16}|{'-'*14}|{'-'*9}|{'-'*18}|{'-'*14}|")# 计算总计overall_success_rate = (total_success / total_tests * 100) if total_tests > 0 else 0overall_avg_speed = mean(all_speeds) if all_speeds else 0overall_avg_time = mean(all_times) if all_times else 0print("\n--- 总体性能摘要 ---")print(f"🧩 总测试题数: {total_tests}")print(f"✅ 成功题数:   {total_success} ({overall_success_rate:.1f}%)")print(f"⚙️ 平均推理速度: {overall_avg_speed:.2f} tokens/秒")print(f"⏱️ 平均推理耗时: {overall_avg_time:.2f} 秒")print(f"💾 模型加载显存: {start_mem:.2f} GB")print(f"📦 当前显存占用: {torch.npu.memory_allocated()/1e9:.2f} GB")print(f"📈 峰值显存占用: {torch.npu.max_memory_allocated()/1e9:.2f} GB (自脚本运行以来)")def main():# --- 配置区 ---auth_token = "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"  # 您的Hugging Face Tokenmodel_name = "google/gemma-7b-it"device = "npu:0"cache_dir = "/home/service/.cache/huggingface/hub"  # 模型存放的根目录, 请根据实际情况修改os.environ["TRANSFORMERS_CACHE"] = cache_diros.environ["ASCEND_SKIP_CPU_FALLBACK_WARNING"] = "1"os.environ["PYTHONWARNINGS"] = "ignore::UserWarning:torch_npu.utils.path_manager"print("=" * 90)print("Gemma 7B 昇腾NPU推理能力详细测试报告 V2.0".center(90))print("=" * 90)# 打印环境信息print_environment_info(device)# --- 模型加载 ---try:tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, cache_dir=cache_dir, token=auth_token)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,torch_dtype=torch.float16,low_cpu_mem_usage=True,trust_remote_code=True,cache_dir=cache_dir,token=auth_token).to(device).eval()start_mem_usage = torch.npu.memory_allocated(device) / 1e9print(f"\n✅ 模型已成功加载至 {device}, 占用显存: {start_mem_usage:.2f} GB")except Exception as e:print(f"\n❌ 模型加载失败: {e}")return# --- 测试场景与数据定义 ---TEST_SCENARIOS = {"确定性与事实性测试": {"gen_config": {"max_new_tokens": 128,  # 对于事实性问题，答案通常不需要太长"min_new_tokens": 10,"do_sample": False,"temperature": 0.0,"pad_token_id": tokenizer.eos_token_id},"dimensions": {# ... [此处省略具体的 prompt 列表，与脚本中一致] ...}},"创造性与指令遵循测试": {"gen_config": {"max_new_tokens": 256, # 创造性任务需要更长的生成空间"min_new_tokens": 50,"do_sample": True,"temperature": 0.7,"top_p": 0.9,"pad_token_id": tokenizer.eos_token_id},"dimensions": {# ... [此处省略具体的 prompt 列表，与脚本中一致] ...}}}# --- 执行测试 ---final_report_data = []for scenario_name, scenario_data in TEST_SCENARIOS.items():print_separator(f"场景开始: {scenario_name}")gen_config = scenario_data["gen_config"]print(f"  > 生成策略: do_sample={gen_config['do_sample']}, max_tokens={gen_config['max_new_tokens']}")for dim_name, prompts in scenario_data["dimensions"].items():results, summary = run_dimension(model, tokenizer, device, dim_name, prompts, gen_config)final_report_data.append({"scenario": scenario_name.split('测试')[0], # 简化场景名"dimension": dim_name,"results": results,"summary": summary})# --- 最终报告 ---print_final_summary(final_report_data, start_mem_usage)print("\n" + "=" * 90)print("✨ 所有测试完成，报告已生成 ✨".center(90))print("=" * 90)if __name__ == "__main__":main()

5.1. 脚本设计理念与结构

该脚本的核心设计思想是模块化和数据驱动。

配置区 (main 函数开头): 将所有可变参数（如模型名称、设备 ID、Token）集中放置，便于修改和复用。
功能函数: 将特定功能（如打印环境信息、执行单次推理、运行一个维度的测试、打印最终报告）封装成独立的函数，使代码结构清晰，逻辑分明。
测试数据结构: 使用嵌套的字典 TEST_SCENARIOS 来组织所有的测试用例。这种结构使得增加新的测试场景或维度变得非常简单，只需在字典中添加新的条目即可。

5.2. 核心功能函数剖析

print_environment_info(device):
- 目的：在测试开始前，展示关键的软硬件环境信息，确保测试环境的透明性。
- 实现：通过 torch.__version__ 获取 PyTorch 版本，torch_npu.__version__ 获取昇腾适配库版本，torch.npu.get_device_name 获取 NPU 型号。使用 torch.npu.memory_allocated 记录初始显存占用，为后续分析提供基线。
test_model_capability(...):
- 目的：这是执行单次推理并收集所有性能指标的核心函数。
- 流程：
  1. Tokenize: 使用 tokenizer 将输入的文本 prompt 转换为模型可以理解的数字 ID (tokens)，并将其移动到 NPU 设备。
  2. Inference: 使用 time.time() 精确计时，在 torch.no_grad() 上下文中执行 model.generate()。torch.no_grad() 会禁用梯度计算，这是推理阶段的标准做法，可以减少计算量和显存占用。**gen_config 将生成参数（如 max_new_tokens）动态传入。
  3. 统计信息计算: 计算推理耗时、生成 token 数量、推理速度 (tokens/second) 以及当前的 NPU 显存占用。
  4. 解码与输出: 使用 tokenizer.decode() 将模型生成的 token ID 转换回人类可读的文本，并打印出关键的性能数据和生成结果的预览。
  5. 返回结果: 将本次测试的成功状态和所有性能指标封装在一个字典中返回。
run_dimension(...):
- 目的：组织并执行一个完整能力维度下的所有测试题（例如，“逻辑推理”维度下的 5 道题）。
- 流程：遍历该维度下的所有 prompts，依次调用 test_model_capability 函数，并收集结果。测试完成后，计算该维度的成功率、平均耗时和平均速度，并打印维度小结。
print_final_summary(...):
- 目的：在所有测试结束后，以规整的表格形式展示最终的汇总报告。
- 实现：遍历所有维度的测试结果，格式化输出，并计算总体的平均性能指标和最终的显存使用情况。

5.3. 测试场景与生成策略设计

脚本的最大亮点在于定义了两种截然不同的测试场景，以模拟模型在不同应用中的工作模式。

确定性与事实性测试 (Deterministic Scenario):
- 适用任务: 基础问答、逻辑推理、代码生成、数学计算等，这些任务追求唯一、正确、可预测的答案。
- 生成策略 (gen_config):
  - do_sample=False: 关闭采样。模型在生成下一个 token 时，总是选择概率最高的那一个（贪心搜索）。这使得输出是确定性的。
  - temperature=0.0: 将温度设置为 0 进一步强化了确定性。
  - max_new_tokens=128: 对于这类问题，答案通常比较简短，限制生成长度可以避免不必要的计算。
创造性与指令遵循测试 (Creative Scenario):
- 适用任务: 创意写作、角色扮演、多语言处理等，这些任务鼓励多样化、富有想象力的输出。
- 生成策略 (gen_config):
  - do_sample=True: 开启采样。模型会根据概率分布来随机选择下一个 token，而不是永远选择概率最高的。
  - temperature=0.7: 温度大于 0，使得低概率的 token 也有机会被选中，增加了生成文本的随机性和创造性。0.7 是一个常用的平衡值。
  - top_p=0.9: 采用 Top-p (Nucleus) 采样。在采样时，只考虑累积概率达到 90% 的最高概率 token 集合，从中进行随机选择。这可以在保证多样性的同时，避免选到过于离谱的 token。
  - max_new_tokens=256: 创造性任务通常需要更长的文本来充分表达，因此设定了更大的生成长度。

通过这两种场景的设计，评测不仅能衡量模型的原始计算速度，还能揭示不同解码策略对性能的影响。

6. 推理性能实测结果与深度分析

在终端中执行评测脚本：

python pro_test_gemma.py

脚本将开始逐一执行所有测试用例，并实时打印结果。

6.1. 逐项测试过程展示

以下是脚本运行时，各个测试维度的部分输出截图，展示了详细的单项测试结果和维度小结。

场景一：确定性与事实性测试

维度测试: 基础问答

该维度测试模型对基本概念的理解和表述能力。可以看到，模型能够准确回答问题，平均速度达到了 17.65 tok/s。
维度测试: 逻辑推理

测试模型的简单逻辑判断能力。由于答案通常很短，平均耗时仅为 2.72s，速度为 17.92 tok/s。
维度测试: 知识准确性

检验模型内部知识库的准确性。平均速度为 18.23 tok/s。
维度测试: 代码生成

测试生成标准算法的 Python 代码。性能表现出色，平均速度 18.27 tok/s。
维度测试: 文本摘要

测试模型对长文本的理解和概括能力。这是确定性场景下速度最快的维度，达到 18.36 tok/s。
维度测试: 数学应用

测试基础的数学问题求解能力。平均速度 15.60 tok/s，相较其他确定性任务略低，可能与计算过程中的数字处理有关。

场景二：创造性与指令遵循测试

维度测试: 创意写作

开启采样后，速度明显下降，平均为 14.54 tok/s。这是因为采样算法比贪心搜索需要更多的计算。
维度测试: 多语言处理

翻译任务速度为 15.26 tok/s，同样受采样策略影响。
维度测试: 角色扮演

由于设定的生成长度较长（max_new_tokens=256），该维度的平均耗时最长，达到 13.87s，但速度仍保持在 15.26 tok/s。
维度测试: 安全合规

测试模型对有害或不道德问题的拒答能力。gemma-7b-it 模型表现出良好的安全性，对不当问题均给予了合规的拒绝回答。此场景下速度为 15.31 tok/s。

6.2. 最终汇总报告与深度解读

所有测试完成后，脚本会生成一份最终的汇总报告。

这份报告是本次评测的核心产出。为了更直观地展示和分析，我们将报告数据可视化为四张图表进行深度解读。

图 1: 核心性能指标 (Core Performance Metrics)

这张图是对整个测试的最高层级总结，提供了四个关键的总体性能数据。

Avg Inference Speed (平均推理速度): 16.63 tokens/sec
- 解读: 这是所有 50 个测试用例（10 个维度 * 5 题）的平均生成速度。它代表了 Gemma 7B 在昇腾 910B NPU 上，在混合任务负载下的综合性能表现。每秒生成约 16.6 个 token，对于一个 7B 规模的模型而言，这是一个相当不错的性能水平，能够满足多数交互式应用的需求。
Avg Inference Time (平均推理耗时): 6.12 sec
- 解读: 平均每个请求从发出到接收到完整回复需要 6.12 秒。这个指标直接影响用户体验。需要注意的是，这个值是所有任务的平均值，包含了短答案的逻辑题和长文本的角色扮演，因此实际应用中，不同任务的耗时会有差异。
Peak Memory Usage (峰值显存占用): 17.25 GB
- 解读: 这是整个测试过程中，NPU 显存占用的最高点。这个数值至关重要，它直接决定了部署该模型的硬件门槛。17.25 GB 的占用包括：
  1. 模型权重（以 float16 格式加载，7B 参数约 14 GB）。
  2. KV Cache（用于存储注意力机制的键值对，其大小与批处理大小和序列长度正相关）。
  3. 中间计算结果和框架开销。
- 结论: 部署 gemma-7b-it 模型进行推理，至少需要一张显存大于 17.25 GB 的计算卡。昇腾 910B 的 32GB 显存对此绰绰有余，甚至有空间运行更大的批处理量或更长的序列。
Test Success Rate (测试成功率): 100.0 %
- 解读: 所有测试用例都成功执行，没有发生任何运行时错误（如 CUDA out of memory、算子不支持等）。这表明 torch-npu 库对 transformers 和 Gemma 模型的算子支持是完整和稳定的，昇腾软硬件栈的成熟度很高。

图 2: 模型能力雷达图 (Capability Radar Chart)

这张雷达图以推理速度为度量，直观地展示了模型在 10 个不同能力维度上的性能分布，用于评估其处理不同任务的性能均衡性。

形状分析: 图中的多边形形状相对规整，没有出现极端凹陷或凸起。这说明 Gemma 7B 在昇腾 NPU 上的性能表现是相当均衡的，没有在某个特定类型的任务上出现严重的性能瓶颈。
半径分析 (性能强项与弱项):
- 优势区域 (半径较大): Summarization (文本摘要), Knowledge (知识问答), 和 Code Generation (代码生成) 这三个维度的推理速度最快，均超过了 18 tokens/sec。这些任务都属于“确定性”场景，采用贪心搜索策略，计算效率最高。
- 相对较慢区域 (半径较小): Creative Writing (创意写作) 的速度最慢（14.54 tok/s），其次是 Multilingual (多语言处理) 和 Role-playing (角色扮演)。这些任务都属于“创造性”场景，采用了 do_sample=True 的采样策略。采样过程涉及从一个概率分布中抽样，相比直接选取最大概率的贪心策略，计算上更为复杂，因此导致了速度的下降。

图 3: 各维度性能对比条形图 (Performance Comparison Bar Charts)

这张图将雷达图的数据用条形图的形式展现，提供了更精确的数值比较。

上半部分: Inference Speed (推理速度对比)
- 作用: 清晰地展示了 10 个维度的速度排序。可以精确地看到，速度从最高的“文本摘要”（18.36 tok/s）平滑地过渡到最低的“创意写作”（14.54 tok/s）。这种可视化方式比雷达图更能进行精确的横向比较。
下半部分: Average Inference Time (平均耗时对比)
- 作用: 这部分揭示了一个与速度不完全一致的有趣现象。
  - 最耗时任务: Role-playing (角色扮演) 耗时最长，达到 13.87 秒。其原因并非速度慢（其速度为 15.26 tok/s，处于中等水平），而是因为该任务被设定为生成更长的文本 (max_new_tokens=256)，总的生成 token 数量多，导致总耗时增加。
  - 最省时任务: Logical Reasoning (逻辑推理) 耗时最短，仅 2.72 秒。这是因为它通常只需要一个非常简短的答案，生成的 token 数量很少。
- 结论: 评估用户体验时，需要同时考虑推理速度 (tok/s) 和总耗时 (s)。速度决定了模型“吐字”的快慢，而总耗时由“速度”和“要说的话的长度”共同决定。

图 4: 不同场景平均速度对比 (Scenario Speed Comparison)

这张图从更高的维度——生成策略——来分析模型的性能差异，揭示了底层算法对性能的直接影响。

Creative (创造性场景): 15.09 tokens/sec
- 场景: 包括创意写作、多语言、角色扮演和安全合规这四个维度。
- 技术核心: 使用采样解码策略 (do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.9)。这种策略为了生成多样化和非确定性的文本，需要在每一步都进行一次基于概率分布的随机抽样，计算开销相对较大。
Deterministic (确定性场景): 17.67 tokens/sec
- 场景: 包括基础问答、逻辑、知识、代码、摘要和数学这六个维度。
- 技术核心: 使用贪心解码策略 (do_sample=False)。这种策略在每一步都直接选择概率最高的 token，计算路径唯一，没有任何随机性，因此执行效率更高。

性能差异分析:
确定性场景的平均速度比创造性场景快了约 17.1% ((17.67 - 15.09) / 15.09 ≈ 0.171)。这是一个非常重要的性能洞察，它量化了不同解码策略带来的性能开销。在对性能要求极致的应用中，如果任务性质允许，优先选择确定性解码策略可以获得显著的速度提升。

7. 总结与展望

本次基于昇腾 910B NPU 的 Gemma 2 (7B-it) 模型推理实测，系统性地完成了从环境配置、依赖解决、模型部署到多维度性能评测的全流程。测试结果表明：

硬件性能强劲: 昇腾 910B NPU 能够流畅、高效地运行 70 亿参数规模的 Gemma 2 模型，平均推理速度达到 16.63 tokens/sec，峰值显存占用为 17.25 GB，展示了其作为高性能 AI 推理硬件的强大实力。
生态适配成熟: 整个测试过程，从 torch-npu 的无缝对接到 transformers 库的完美兼容，均未出现算子不支持或兼容性问题，测试成功率达到 100%。这证明了昇腾 CANN 软件栈与主流 AI 开源生态的适配已经相当成熟和稳定。
性能表现均衡且可量化: 模型在处理十种不同类型的任务时，性能表现均衡。通过对“确定性”和“创造性”两种场景的对比测试，精确量化了不同解码策略对性能的影响——贪心解码比采样解码快约 17%。这为实际应用中的性能优化提供了明确的数据支持。

综上所述，昇腾 NPU 平台完全具备承载和高效运行如 Gemma 2 等前沿大语言模型的能力。此次实测不仅验证了硬件的性能，更展现了其软件生态的健壮性。随着国产 AI 硬件的不断迭代和软件生态的持续完善，未来将有能力为日益复杂和庞大的 AI 模型提供坚实的算力底座。

8. 附录：相关资源链接

昇腾官网: https://www.hiascend.com/
昇腾社区: https://www.hiascend.com/community
昇腾官方文档: https://www.hiascend.com/document
昇腾开源仓库: https://gitcode.com/ascend
昇腾技术白皮书: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ascend-computing/ascend-cluster/index.html

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