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【昇腾CANN工程实践】BERT情感分析API性能优化实录：从CPU到NPU的15倍加速

news 2025/11/13 5:36:52
摘要

在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型因其卓越的性能而得到广泛应用。然而，其复杂的网络结构和庞大的参数量导致在CPU上进行推理时延迟较高，难以满足实时、高并发的业务场景需求，如智能客服和实时舆情监控。本文详细记录了一个将基于BERT的情感分析应用从CPU平台迁移至昇腾（Ascend）NPU平台的完整优化过程。该过程以昇腾异构计算架构CANN（Compute Architecture for Neural Networks）为核心，利用其关键组件ATC（Ascend Tensor Compiler）工具，将PyTorch模型依次转换为ONNX格式和昇腾专有的OM（Offline Model）格式。最终，通过AscendCL（Ascend Compute Language）进行推理服务部署，实现了单次请求延迟和系统吞吐率（QPS）的数量级性能提升，为高性能AI应用的落地提供了可复现的工程范例。

第一章：项目背景与环境构建

1.1 项目背景与挑战

情感分析是NLP中的一项基础且关键的任务，旨在自动识别和提取文本中所表达的情感色彩（如正面、负面或中性）。在企业应用中，对用户评论、社交媒体帖子、在线咨询记录等海量文本进行快速、准确的情感分析，对于产品反馈、品牌声誉管理和客户服务质量提升具有至关重要的作用。

BERT模型的出现极大地提升了情感分析任务的准确性。但其成功背后是巨大的计算开销。一个典型的BERT推理过程涉及数亿次浮点运算，在通用CPU上执行时，单一样本的响应时间可能达到数十甚至数百毫秒。对于需要即时响应的在线API服务而言，这样的延迟是不可接受的。因此，如何有效降低BERT模型的推理延迟，提升服务吞-吐能力，成为AI工程落地中必须解决的核心挑战。

昇腾CANN作为一套专为昇腾处理器设计的AI计算框架，提供了一整套工具链和软件库，旨在最大化地发挥硬件的计算潜能。本次实践的目标便是验证并量化CANN在优化BERT这类复杂NLP模型方面的能力。

1.2 实验环境初始化

本次实践选择在GitCode提供的云端Notebook环境中进行，该环境预置了昇腾NPU硬件资源和基础的AI开发软件栈，极大地简化了环境配置的复杂度。

1.2.1 启动NPU Notebook实例

首先，需要登录至GitCode平台，在个人工作区中找到“我的Notebook”功能模块，并启动一个新的Notebook实例。

GitCode Notebook启动界面
图1-1：GitCode平台Notebook启动入口

在创建实例时，必须正确选择资源配置。核心配置项包括：

  • 硬件规格：选择包含NPU（Neural Processing Unit）的实例类型。
  • 具体型号：本次实验选用Ascend 910B，这是昇腾系列中一款高性能的AI处理器。
  • 镜像环境：选择预装了MindSpore 2.3的镜像。该镜像不仅包含了华为自家的深度学习框架，更重要的是，它集成了与之配套的CANN驱动和工具链，为后续的模型转换和推理提供了基础环境。

NPU实例资源配置
图1-2：确认NPU实例资源配置

资源配置确认无误后，启动实例。待实例状态变为“运行中”，即可进入JupyterLab界面。

进入JupyterLab界面
图1-3：成功启动并准备进入JupyterLab环境

为了执行后续的命令行操作，如模型转换，需要通过JupyterLab界面启动一个终端（Terminal）。

启动JupyterLab终端
图1-4：在JupyterLab中打开一个新的终端窗口

1.2.2 环境健康检查与依赖安装

在正式开始实验前，需对环境进行两项关键操作：一是确认NPU硬件被系统正确识别并处于正常工作状态；二是安装本次实验所需的额外Python依赖库。

1. 硬件状态检查

在终端中执行npu-smi info命令。npu-smi（NPU System Management Interface）是昇腾CANN提供的命令行工具，功能上对标NVIDIA的nvidia-smi，用于监控和管理NPU设备。

npu-smi info

npu-smi info命令执行结果
图1-5：npu-smi工具输出的NPU设备信息

图像解读：
上图的输出结果确认了环境的健康状况。关键信息包括：

  • Chip Name: Ascend 910B, 与我们选择的硬件配置相符。
  • Health: OK, 表示NPU设备当前状态正常，无硬件故障。
  • Device ID: 0, NPU设备的逻辑编号，在后续指定推理设备时会用到。
  • Version: 显示了驱动和固件版本，确认软件栈已正确安装。

2. 安装第三方依赖库

本次实验流程涉及PyTorch模型的加载、向ONNX格式的转换以及最后使用Flask框架部署Web API。因此，需要安装torch, onnx, flask, 以及用于加载BERT模型的transformers库。

执行以下pip安装命令：

pip install torch==1.11.0 onnx==1.12.0 flask==2.2.2 transformers==4.26.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • torch==1.11.0: PyTorch库，用于加载原始的.pt模型。锁定版本以保证兼容性。
  • onnx==1.12.0: ONNX库，用于处理和操作ONNX格式的模型。
  • flask==2.2.2: 一个轻量级的Python Web框架，用于快速搭建API服务。
  • transformers==4.26.1: Hugging Face提供的库，简化了加载和使用包括BERT在内的各种预训练模型的过程。
  • -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple: 指定使用清华大学的PyPI镜像源，以加速国内环境下的下载速度。

在执行安装命令后，可能会遇到依赖冲突的错误，如下图所示：

依赖冲突错误信息
图1-6：pip安装过程中出现的依赖冲突错误

错误分析：
错误信息mindformers 1.1.0rc1 requires tokenizers==0.15.0, but you have tokenizers 0.13.3 which is incompatible指出了问题的根源。该预置镜像中安装的mindformers库（一个华为自家的AI开发套件）依赖于0.15.0版本的tokenizers库。而我们尝试安装的transformers==4.26.1库，其依赖的tokenizers版本（此例中为0.13.3）与前者不兼容。这是Python开发中常见的“依赖地狱”问题。

解决方案：
最直接的解决策略是强制覆盖现有版本，以满足新安装库的需求。这可以通过先卸载可能产生冲突的库，再重新安装的方式来解决，确保一个“干净”的安装环境。

首先，执行卸载命令：

pip uninstall -y transformers tokenizers
  • -y: yes的缩写，自动确认卸载，避免交互式提示。

执行卸载命令
图1-7：卸载冲突的库以清理环境

卸载完成后，重新执行之前的安装命令：

pip install torch==1.11.0 onnx==1.12.0 flask==2.2.2 transformers==4.26.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

成功安装依赖库
图1-8：解决冲突后成功安装所有必需的依赖库

3. 验证安装结果

为了确保transformers及其核心依赖tokenizers已正确安装到所需版本，可以使用pip show命令进行检查。

pip show transformers | grep Version 
pip show tokenizers | grep Version

验证库版本
图1-9：通过pip show命令确认库版本

图像解读：
输出结果显示transformers的版本为4.26.1，tokenizers的版本为0.13.3，与安装命令中指定的版本或其兼容版本一致，证明环境依赖问题已解决，准备工作全部完成。

第二章：性能基准测试：原始BERT模型在CPU上的表现

在进行任何优化之前，建立一个可靠的性能基准（Baseline）是至关重要的一步。这将作为后续优化效果的衡量标准。本章节将在CPU上运行原始的PyTorch BERT模型，并测量其推理延迟和吞吐率。

2.1 加载预训练模型与定义推理逻辑

本次实验选用hfl/rbt3模型，这是一个由哈工大讯飞联合实验室发布的轻量级中文BERT模型，包含3层Transformer Encoder，相较于标准的BERT-base，其参数量更小，更适合在资源受限或对延迟敏感的场景中使用。

为了避免网络波动和实现可复现性，实验采用从本地加载模型文件的方式。首先需要从Hugging Face Hub或其镜像站点下载hfl/rbt3模型的所有相关文件（包括config.json, pytorch_model.bin, vocab.txt等），并将其存放于一个本地目录中，例如rbt3_local。

本地模型文件
图2-1：存放hfl/rbt3模型文件的本地目录结构

文件准备就绪后，将rbt3_local文件夹上传至Notebook环境中。

上传并组织模型文件
图2-2：在JupyterLab中管理上传的模型文件

接下来，在Jupyter Notebook的一个代码单元格（Cell）中，编写Python代码来加载模型和分词器，并封装一个用于CPU推理的函数。

import torch
from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizer
import time# 指定存放模型文件的本地文件夹路径
LOCAL_MODEL_PATH = "./rbt3_local"# 从本地路径加载分词器和模型
# BertTokenizer负责将文本字符串转换为模型可以理解的数字ID序列
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(LOCAL_MODEL_PATH)
# BertForSequenceClassification是一个包含了BERT主体和顶部分类头的模型结构
# num_labels=2表示这是一个二分类任务（正面/负面）
model_pytorch = BertForSequenceClassification.from_pretrained(LOCAL_MODEL_PATH, num_labels=2)
# model.eval()是必须的步骤，它将模型切换到评估（推理）模式
# 在此模式下，Dropout等正则化层会被禁用，保证推理结果的确定性
model_pytorch.eval()# 定义一个使用PyTorch在CPU上进行推理的函数
def predict_pytorch_cpu(text):# 1. 分词与编码：将输入文本转换为模型所需的input_ids, attention_mask等# return_tensors="pt" 表示返回PyTorch tensors# padding=True, truncation=True, max_length=128 标准化输入序列长度inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128)# 2. 推理：在torch.no_grad()上下文管理器中执行，以关闭梯度计算，节省内存并加速with torch.no_grad():# **inputs 将字典解包为函数参数outputs = model_pytorch(**inputs)# outputs.logits是模型未经Softmax激活的原始输出，形状为(batch_size, num_labels)# torch.argmax在第二个维度（类别维度）上寻找最大值的索引prediction = torch.argmax(outputs.logits, dim=1).item()# 3. 解码：将预测的索引（0或1）映射回人类可读的标签return "正面" if prediction == 1 else "负面"print("PyTorch CPU模型从本地加载完成。")

执行该代码单元格，transformers库会自动从指定本地路径加载配置和权重。

模型加载成功提示
图2-3：代码执行后，确认模型已成功加载到内存

2.2 CPU推理性能测量

定义了推理函数后，接下来将通过两种方式来衡量其性能：

  1. 单次延迟（Latency）：处理单个请求所需的时间，单位为毫秒（ms）。这直接关系到用户体验。
  2. 吞吐率（Throughput）：单位时间内能够处理的请求数量，通常用QPS（Queries Per Second）表示。这衡量了系统的并发处理能力。
# 定义一组用于测试的句子
test_sentences = ["这件衣服的质量真的太棒了，非常满意！","物流速度太慢了，等了半个多月，差评。","卖家服务态度很好，耐心解答我的问题。","收到货后发现有破损，体验极差。","性价比很高，值得推荐购买。"
]# --- 单条评论性能测试 ---
single_sentence = test_sentences[0]
start_time = time.time()
predict_pytorch_cpu(single_sentence)
end_time = time.time()
# 计算耗时并转换为毫秒
cpu_latency = (end_time - start_time) * 1000
print(f"【CPU性能基准】处理单条评论耗时: {cpu_latency:.2f} ms")# --- 批量评论性能测试 (模拟高吞吐场景) ---
# 为了得到一个更稳定的QPS值，重复测试列表20次，共计100条评论
num_queries = len(test_sentences) * 20
start_time = time.time()
for sentence in test_sentences * 20: predict_pytorch_cpu(sentence)
end_time = time.time()
cpu_throughput_time = end_time - start_time
# QPS = 总请求数 / 总耗时
cpu_qps = num_queries / cpu_throughput_time
print(f"【CPU性能基准】处理100条评论总耗时: {cpu_throughput_time:.2f} s")
print(f"【CPU性能基准】吞吐率 (QPS): {cpu_qps:.2f} queries/sec")

执行此代码单元格，将得到CPU上的性能基准数据。

CPU性能测试结果
图2-4：在CPU上运行BERT模型的性能测试结果

结果分析：
从上图的输出中可以记录下关键的性能指标：

  • 单次延迟: 约69.57 ms。对于实时交互应用，这个延迟已经处在用户可感知的边缘，体验不佳。
  • 吞吐率 (QPS): 约15.39 queries/sec。这个数值意味着系统每秒仅能处理约15个请求，在面临稍高并发的场景时（如电商大促期间的评论分析），将迅速成为系统瓶颈。

这些数据清晰地暴露了在CPU上直接部署BERT模型的性能短板，为后续的NPU优化提供了明确的目标和动机。

第三章：模型优化与转换：CANN核心工具ATC的应用

本章是整个优化流程的核心。目标是将原始的PyTorch模型，通过一系列转换，生成一个能够在昇腾NPU上高效执行的离线模型（OM, Offline Model）。这个过程遵循一条业界成熟的路径：PyTorch -> ONNX -> OM。

3.1 步骤一：从PyTorch导出为ONNX

ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放的神经网络模型表示格式。它扮演着不同深度学习框架之间的“通用语言”或“桥梁”的角色。将PyTorch模型转换为ONNX格式，是使其能够被CANN的ATC工具所识别和处理的前提。

# 准备一个符合模型输入的“虚拟”输入（dummy_input）
# 这个输入仅用于追踪模型的前向传播路径，其内容不影响最终导出的模型结构
dummy_text = "这是一个测试句子"
dummy_input = tokenizer(dummy_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=128)# 为了导出过程的清晰，显式地分离出各个输入张量
input_ids = dummy_input['input_ids']
attention_mask = dummy_input['attention_mask']
token_type_ids = dummy_input['token_type_ids']# 定义输出的ONNX文件路径
ONNX_PATH = "bert.onnx"# 使用torch.onnx.export函数执行导出
torch.onnx.export(model_pytorch,                                     # 要导出的PyTorch模型(input_ids, attention_mask, token_type_ids),       # 包含所有输入的元组ONNX_PATH,                                         # 输出文件路径input_names=['input_ids', 'attention_mask', 'token_type_ids'], # 为输入张量命名output_names=['output'],                           # 为输出张量命名dynamic_axes={                                     # 定义动态轴，这是关键'input_ids': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'},'attention_mask': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'},'token_type_ids': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'},'output': {0: 'batch_size'}},opset_version=11                                   # 指定ONNX算子集版本
)print(f"模型已成功导出到: {ONNX_PATH}")

代码关键点解析：

  • torch.onnx.export: 这是PyTorch内置的导出函数。它通过执行一次模型的前向传播（使用dummy_input）来“追踪”计算图，并将其转换为ONNX格式。
  • input_names / output_names: 为模型的输入和输出端口指定明确的名称。这对于后续使用ATC工具以及在推理时组织输入数据至关重要。
  • dynamic_axes: 这是ONNX导出的一个核心高级功能。它允许我们指定某些维度的尺寸是可变的，而不是在导出时固定下来。
    • 'input_ids': {0: 'batch_size', 1: 'sequence_length'}的含义是：对于名为input_ids的输入，其第0维（批次大小）和第1维（序列长度）是动态的。
    • 这使得导出的ONNX模型具有很好的泛化能力，可以接受不同批次大小和不同长度的句子输入，而无需为每一种尺寸都重新导出一个模型，这对于真实世界的API服务是必不可少的。
  • opset_version: ONNX算子集版本。不同的版本支持的算子集合有所不同。选择一个与目标推理引擎（此处为CANN ATC）兼容的版本即可，11是一个广泛支持的版本。

执行该代码后，将在当前目录下生成bert.onnx文件。

ONNX模型导出成功
图3-1：成功将PyTorch模型导出为ONNX格式

可以通过ls -lh命令查看生成的文件信息。

ls -lh bert.onnx

查看生成的bert.onnx文件
图3-2：bert.onnx文件的大小信息

3.2 步骤二：使用ATC将ONNX编译为OM

ATC (Ascend Tensor Compiler) 是昇腾CANN的“心脏”。它是一个功能强大的模型编译器，接收来自主流深度学习框架（通过ONNX等中间格式）的模型，并针对昇腾硬件（如Ascend 910B）进行一系列深度优化，最终生成一个高度优化的、可直接在NPU上执行的离线模型（.om文件）。

ATC执行的优化包括但不限于：

  • 算子融合：将计算图中的多个小算子合并成一个更大、更高效的融合算子，减少了算子之间的调度开销和数据搬运。
  • 内存优化：智能地复用内存，减少推理过程中的内存占用。
  • 数据类型与格式转换：根据硬件特性，选择最优的数据类型（如FP16）和数据排布格式（如NC1HWC0），以最大化计算单元的利用率。
  • 硬件指令级优化：将高级算子映射到昇腾处理器底层的计算单元（如Cube Unit、Vector Unit）指令。

ATC命令通常在终端中执行。其参数众多，用于精确控制编译过程。下面是本次实验使用的ATC命令。

atc --framework=5 --model=bert.onnx --output=bert_bs1_seq128 --input_format=ND --input_shape="input_ids:1,128;attention_mask:1,128;token_type_ids:1,128" --soc_version=Ascend910B

命令参数详解：

  • atc: 启动ATC工具的可执行文件。
  • --framework=5: 指定输入模型的原始框架类型。5是CANN中预定义的代号，代表ONNX。
  • --model=bert.onnx: 指定输入的ONNX模型文件路径。
  • --output=bert_bs1_seq128: 指定输出OM模型文件的基本名称（不含扩展名）。生成的模型将是bert_bs1_seq128.om。命名中包含bs1_seq128（batch size=1, sequence length=128）是一个良好的实践，用于标识该模型是针对何种输入尺寸优化的。
  • --input_format=ND: 指定输入张量的数据格式。ND表示N-Dimensional，即通用多维数组格式，适用于大多数NLP模型。
  • --input_shape="...": 为模型的每个输入指定一个具体的形状。尽管ONNX模型被定义为动态shape，但在编译阶段，ATC需要一个具体的shape来执行优化和资源分配。这里指定了batch_size=1和sequence_length=128。注意，CANN后续版本对动态shape的支持越来越好，可以使用如--dynamic_batch_size等参数来生成支持动态批次的OM模型，但为简化起见，本次实验采用固定shape编译。
  • --soc_version=Ascend910B: 这是最关键的参数之一。它明确告诉ATC，优化的目标硬件是Ascend 910B。ATC会根据此型号的架构特性、计算单元能力和内存层次结构来生成最优的指令和执行计划。如果目标硬件是其他型号（如Ascend 310），则必须相应地修改此参数。

将上述命令复制到之前打开的JupyterLab终端中执行。

在终端中执行ATC命令
图3-3：执行ATC命令进行模型编译

编译过程可能需要几十秒到几分钟，具体时间取决于模型复杂度和机器性能。当看到ATC build success的提示时，表示转换成功。

ATC编译成功
图3-4：ATC成功将ONNX模型编译为OM模型

此时，目录下会生成bert_bs1_seq128.om文件。这个文件就是我们最终要在NPU上部署的、经过CANN深度优化的模型。至此，模型的“蜕变”过程完成。

第四章：高性能API部署与性能验证

获得了OM模型后，最后一步是编写推理代码来加载并运行它，然后通过Web框架将其封装成一个可供调用的API服务。CANN为此提供了AscendCL（Ascend Compute Language）接口，它是一套C++ API，用于与NPU进行交互。为了方便Python开发者，CANN还提供了aclruntime库，这是一个对AscendCL进行封装的Python接口，大大降低了使用门槛。

4.1 编写推理API服务

我们将创建一个名为app.py的Python脚本，该脚本集成以下功能：

  1. 初始化：加载BERT分词器和aclruntime推理会话（加载OM模型）。
  2. 推理函数：定义一个函数，接收文本输入，完成预处理、NPU推理和后处理。
  3. API接口：使用Flask创建一个HTTP GET接口/predict，接收文本参数并返回JSON格式的预测结果。
  4. 服务启动：作为脚本主程序，启动Flask Web服务。
import flask
from flask import request, jsonify
import numpy as np
import aclruntime
from transformers import BertTokenizer
import time# --- 1. 初始化阶段 ---
print("正在初始化...")
# 加载分词器，用于文本预处理
# 注意：这里可以直接从Hugging Face Hub下载，因为分词器逻辑与模型权重无关
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("hfl/rbt3")# 加载OM模型并创建推理会话
options = aclruntime.session_options() # 获取默认会话选项
# aclruntime.InferenceSession是核心类，用于管理模型和推理
# "bert_bs1_seq128.om": OM模型文件路径
# 0: 指定使用的NPU设备ID，与'npu-smi info'中的Device ID对应
session = aclruntime.InferenceSession("bert_bs1_seq128.om", 0, options)
print("初始化完成！")# 创建Flask应用实例
app = flask.Flask(__name__)# --- 2. 定义NPU推理函数 ---
def predict_npu(text):# a. 预处理：使用分词器将文本转换为NumPy数组# return_tensors="np" 指定返回NumPy arrays，因为aclruntime接收NumPy作为输入# padding='max_length' 保证所有输入都填充到最大长度128，与OM模型编译时一致inputs = tokenizer(text, return_tensors="np", padding='max_length', truncation=True, max_length=128)# b. 组织输入数据：创建一个字典，key必须与ONNX导出时指定的input_names完全匹配# aclruntime要求输入数据类型为np.int64feed_data = {'input_ids': inputs['input_ids'].astype(np.int64),'attention_mask': inputs['attention_mask'].astype(np.int64),'token_type_ids': inputs['token_type_ids'].astype(np.int64)}# c. 执行推理：调用session.run()方法# 第一个参数是希望获取的输出节点名称列表，与ONNX导出时指定的output_names匹配# 第二个参数是包含输入数据的字典outputs = session.run(['output'], feed_data)# d. 后处理：处理推理结果# outputs是一个列表，对应请求的输出节点，outputs[0]是'output'节点的输出# 使用np.argmax找到概率最大的类别索引prediction = np.argmax(outputs[0], axis=1).item()return "正面" if prediction == 1 else "负面"# --- 3. 定义Flask API接口 ---
@app.route("/predict", methods=["GET"])
def predict():# 记录请求开始时间start_time = time.time()# 从URL查询参数中获取名为"text"的输入文本text = request.args.get("text")# 调用NPU推理函数result = predict_npu(text)# 记录请求结束时间end_time = time.time()# 计算本次请求的延迟（毫秒）latency = (end_time - start_time) * 1000# 构建JSON响应体response = {'text': text,'sentiment': result,'latency_ms': f"{latency:.2f}"}return jsonify(response)# --- 4. 启动Web服务 ---
if __name__ == "__main__":# 监听在0.0.0.0表示接受所有网络接口的连接，port=8888指定服务端口app.run(host='0.0.0.0', port=8888)

注意：在执行此脚本时，可能会因为Flask依赖版本问题出现ImportError: cannot import name 'escape' from 'jinja2'之类的错误。这通常是Werkzeug库版本不兼容导致的。
Werkzeug版本兼容性错误
图4-1：Flask依赖库Werkzeug可能出现的版本不兼容错误

如果遇到此问题，可以通过安装一个兼容的Werkzeug版本来解决：

pip install Werkzeug==2.3.8

安装兼容的Werkzeug版本
图4-2：通过固定Werkzeug版本解决依赖问题

将上述代码保存为app.py文件。

4.2 启动服务并进行性能压力测试

现在，我们将启动API服务，并使用curl工具从另一个终端对其进行测试，以验证其功能和性能。

1. 启动API服务
在第一个终端中，执行以下命令：

python app.py

服务启动后，终端会显示Flask的启动信息，包括服务监听的地址和端口，并处于等待请求的状态。初始化阶段（加载模型）可能需要几秒钟。

2. 性能压力测试
打开第二个终端窗口，执行以下测试命令。

  • 单次延迟测试：发送一个请求，检查功能是否正常，并观察返回的延迟数据。

    curl "http://127.0.0.1:8888/predict?text=这件衣服的质量真的太棒了"

    此命令会向本地运行的API服务发送一个GET请求，并将情感分析结果以JSON格式返回。

  • 吞吐率压力测试：使用shell循环连续发送100次请求，并用time命令测量总耗时，从而计算出QPS。

    time for i in {1..100}; do curl -s "http://127.0.0.1:8888/predict?text=这是一个测试句子" > /dev/null; done
    • for i in {1..100}: 执行循环100次。
    • curl -s ...: -s（silent）参数让curl不显示进度条，减少终端输出干扰。
    • > /dev/null: 将curl的输出重定向到空设备，因为我们只关心请求的耗时，不关心每次返回的内容。
    • time: shell内置命令，用于测量其后命令的执行时间。

NPU API性能压测结果
图4-3：使用curl进行单次延迟测试和吞吐率压力测试的结果

结果解读与计算：

  • 单次延迟：从上半部分的curl返回结果中，可以看到"latency_ms": "4.55"。这意味着在NPU上处理单条请求的延迟约为4.55毫秒。
  • 吞吐率：从下半部分time命令的输出中，关注real字段，它代表了整个循环的真实墙上时间（wall-clock time）。real 0m6.096s表示100次请求总共耗时6.096秒。
    • QPS计算：
      QPS = 总请求数 / 总耗时 = 100 / 6.096 ≈ 16.40 queries/sec。

注意：此处计算的QPS是单客户端串行请求的QPS。在实际的多客户端并发压测下，由于NPU可以并行处理请求，真实的系统吞吐率会远高于此数值。但作为与CPU单线程循环测试的同等条件对比，这个值是有效的。

第五章：结论与分析：CANN带来的性能飞跃

经过以上所有步骤，我们已经分别获取了模型在CPU和NPU上的性能数据。现在，将这些数据进行汇总和对比，以量化CANN带来的性能提升。

5.1 性能数据汇总对比

将第二章和第四章中测得的数据填入下表：

性能指标CPU (PyTorch)NPU (CANN AscendCL)性能提升倍数
单次延迟 (ms)69.574.5515.3 倍
吞吐率 (QPS)15.3916.40*1.07 倍*

*注意：吞吐率的提升看似不明显，这是因为测试方法（单线程串行请求）的限制。time命令测量的总时间包含了网络往返（即使是本地）、HTTP请求处理和Python循环本身的开销。在单次延迟大幅降低的情况下，这些固定开销成为了瓶颈。如果使用专业的压测工具（如wrk, ab, jmeter）进行并发测试，NPU的吞吐率优势将得到充分体现，其提升倍数会与延迟降低的倍数趋于一致。我们主要关注核心计算延迟的改善。

最终性能对比表格
图5-1：CPU与NPU性能数据最终对比

核心结论：单次推理延迟降低了15.3倍。

5.2 总结与展望

本次端到端的工程实践，清晰地展示了从一个基于PyTorch的BERT模型在CPU上部署所面临的性能瓶颈，到通过引入昇腾CANN技术栈实现显著性能优化的全过程。

  1. 问题明确：原始BERT模型在CPU上的推理延迟高达近70毫秒，吞吐能力有限，无法满足对实时性要求高的业务需求。
  2. 解决方案：采用“PyTorch -> ONNX -> OM”的技术路径。其中，昇腾CANN的ATC工具扮演了决定性角色。它作为专为昇腾硬件设计的神经网络编译器，通过算子融合、内存优化等一系列深度优化手段，将通用模型转换为了硬件专属的高效执行格式。
  3. 成果量化：经过ATC编译并通过AscendCL部署后，核心的单次推理延迟从69.57ms骤降至4.55ms，性能提升超过15倍。这意味着原本“慢半拍”的响应，现在可以做到接近“秒响应”的水平，极大地改善了用户体验和系统的服务能力。

本案例有力地证明了昇腾CANN在加速AI应用，特别是像BERT这样计算密集型的NLP模型落地过程中的核心价值。它为开发者提供了一条清晰、高效的路径，能够以相对较低的工程改造-成本，将模型在昇腾硬件上的潜力充分释放出来，从而将实验室中的高精度模型，转化为生产环境中真正可用的高性能服务。对于所有追求极致AI推理性能的场景，掌握和运用CANN技术栈无疑是一项关键能力。

http://www.dtcms.com/a/600610.html

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