实测VLM：昇腾平台上的视觉语言模型测评与优化实践

哈__2025-12-27 20:10

目录

资源与支持：

随着多模态大模型的快速发展，视觉语言模型在图像理解、视觉问答、文档分析等场景中的应用日益广泛。vlm-ascend作为专门为昇腾平台优化的视觉语言模型推理框架，旨在充分发挥昇腾硬件的计算潜力。本次性能测评聚焦于经过深度优化的vlm-ascend框架，评估其在昇腾Atlas 800T服务器平台上的实际表现。

一、GitCode Notebook环境配置与初始化

环境创建

  1. 一键创建：在控制台选择"Notebook"服务，点击"新建实例"
  2. 资源选择：配置NPU规格（我选择了1×NPU 910B，32vCPU，64GB内存）
  3. 即时启动 ：等待约几十秒，环境就绪

    GitCode Notebook提供了预配置的环境，可以直接开始工作
bash 复制代码 
# 环境启动后，首先验证核心软件栈
python3 --version
# Python 3.9.18
 
# 检查昇腾工具链
ls /usr/local/Ascend/
# ascend-toolkit  driver  firmware  ...

基础环境验证

python 复制代码 
import torch
import torch_npu
import sys
 
class VLMAscendEnvAnalyzer:
    def check_pytorch_npu(self):
        """检查PyTorch NPU支持"""
        checks = {
            "pytorch_version": torch.__version__,
            "torch_npu_available": hasattr(torch, 'npu'),
            "npu_is_available": torch_npu.npu.is_available()
        }
        
        if torch_npu.npu.is_available():
            checks["device_count"] = torch_npu.npu.device_count()
            # 简单计算测试
            x = torch.randn(2, 2, dtype=torch.float32).npu()
            y = torch.randn(2, 2, dtype=torch.float32).npu()
            z = torch.matmul(x, y)
            checks["matrix_multiplication"] = "成功"
        
        return checks

输出：

bash 复制代码 
PyTorch版本: 2.1.0
torch_npu版本: 2.1.0.post3
NPU可用: True
可用NPU设备数: 1

安装VLM核心依赖

bash 复制代码 
#!/bin/bash
# install_vlm_ascend.sh（精简版）
echo "安装VLM核心依赖..."
 
# 设置国内镜像源
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
# 安装基础依赖
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install torch_npu --index-url https://gitee.com/ascend/pytorch/releases/2.1.0 -U
 
# 安装VLM核心库
pip install transformers accelerate Pillow opencv-python
 
# 验证安装
python3 -c "
import transformers
from PIL import Image
print(f'Transformers版本: {transformers.__version__}')
print(f'PIL可用: True')
"

安装顺序很重要：必须先安装PyTorch CPU版本，再安装NPU适配版本

● 如果下载速度慢，可以尝试其他镜像源，如阿里云镜像

● 安装过程中如果报错，通常是网络问题，重试几次即可

二、VLM兼容性测试

我设计了系统的兼容性测试套件，涵盖从基础环境到高级功能的各个层面：

python 复制代码 
# vlm_ascend_compatibility.py（关键部分）
class VLMAscendCompatibility:
    def run_compatibility_suite(self):
        """运行完整的兼容性测试"""
        self.test_case("Python环境", self.test_python_env)
        self.test_case("PyTorch NPU基础", self.test_pytorch_npu_basic)
        self.test_case("视觉库支持", self.test_vision_libraries)
        self.test_case("Transformers多模态", self.test_transformers_multimodal)
        self.test_case("图像预处理流水线", self.test_image_preprocessing)
        self.test_case("NPU图像计算", self.test_npu_image_computation)
        self.test_case("VLM模型加载", self.test_vlm_model_loading)
        self.test_case("简单VLM推理", self.test_simple_vlm_inference)

结果：

三、VLM性能基准测试

性能测试告诉模型在实际使用中的表现如何，基于PyTorch NPU的VLM性能测试框架：

python 复制代码 
class VLMAdvancedFeaturesTester:
    # 修改 1：大幅提升 Batch Size 上限，不再止步于 8
    #显存通常为 32GB 或 64GB，BS=8 时仅占用 4GB，需测试更大 Batch 以摊薄调度开销
    def test_batch_inference(self, batch_sizes=[1,2,4, 8, 16, 32,48, 64]): 
        """测试批量推理性能（压力测试版）"""
        results = []
        
        print(f"开始批量压力测试，目标 Batch: {batch_sizes}")
        
        for batch_size in batch_sizes:
            try:
                # 显存预检查：如果当前分配显存已接近阈值，提前跳过避免 OOM 崩溃导致测试中断
                if not self._check_memory_availability(batch_size):
                    print(f"Batch {batch_size} 可能超出显存限制，跳过")
                    continue
 
                batch_images = self.create_test_images(batch_size)
                
                # 预热一次 (Warm-up)，确保测速不包含首次编译/初始化时间
                if batch_size == 1:
                     _ = self.model.generate(**self.processor(images=batch_images, return_tensors="pt").to(self.device))
 
                start_time = time.perf_counter()
                
                # 处理批量图像
                inputs = self.processor(
                    images=batch_images, 
                    return_tensors="pt", 
                    padding=True
                ).to(self.device)
                
                with torch.no_grad():
                    # 保持生成长度一致以便对比
                    outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=30)
                
                torch_npu.npu.synchronize() # 确保 NPU 计算完成
                end_time = time.perf_counter()
                
                latency = end_time - start_time
                throughput = batch_size / latency
                
                # 记录显存峰值（证明是否吃满）
                max_memory = torch_npu.npu.max_memory_allocated() / (1024**3)
                
                results.append({
                    "batch_size": batch_size,
                    "latency": latency,
                    "throughput": throughput,
                    "efficiency": (throughput / batch_size) * 100, # 这里的基准需要重新定义，建议去掉或改为相对于 BS=1 的加速比
                    "memory_peak_gb": f"{max_memory:.2f} GB" 
                })
                print(f"BS={batch_size}: 吞吐量 {throughput:.1f} img/s, 显存占用 {max_memory:.2f} GB")
 
            except RuntimeError as e:
                if "out of memory" in str(e):
                    print(f"Batch Size {batch_size} 触发 OOM，达到硬件极限")
                    torch_npu.npu.empty_cache() # 清理显存
                else:
                    raise e
                    
        return results
 
    def _check_memory_availability(self, batch_size):
        # 简单估算逻辑，防止直接崩溃
        # 假设每张图 + KV Cache 预估占用 300MB (根据模型调整)
        estimated_need = 3.5 + (batch_size * 0.3) # 3.5GB 基础占用
        total_mem = torch_npu.npu.get_device_properties(0).total_memory / (1024**3)
        return estimated_need < (total_mem * 0.95)

四、高级特性验证

批量推理与并发测试

python 复制代码 
class VLMAdvancedFeaturesTester:
    def test_batch_inference(self, batch_sizes=[1, 8, 16, 32, 64]):
            results = []
        print(f"\n>>> 开始批量压力测试，目标 Batch 列表: {batch_sizes}")
        
        # 预热 NPU (Warm-up) 避免首次编译影响计时
        print("正在进行 NPU 预热...")
        dummy_input = self.create_test_images(1)
        _ = self.model.generate(**self.processor(images=dummy_input, return_tensors="pt").to(self.device))
 
        for batch_size in batch_sizes:
            try:
                # 1. 显存清理：确保每个 Batch 测试前环境干净
                torch_npu.npu.empty_cache()
                torch_npu.npu.reset_peak_memory_stats()
 
                # 2. 构造数据
                batch_images = self.create_test_images(batch_size)
                inputs = self.processor(
                    images=batch_images, 
                    return_tensors="pt", 
                    padding=True
                ).to(self.device)
 
                # 3. 推理计时
                start_time = time.perf_counter()
                
                with torch.no_grad():
                    # 强制设置 max_length 保证计算量一致
                    outputs = self.model.generate(**inputs, max_length=50)
                
                # 关键：NPU 是异步执行的，必须同步后才能测得准确时间
                torch_npu.npu.synchronize()
                end_time = time.perf_counter()
 
                # 4. 收集核心指标
                latency = end_time - start_time
                throughput = batch_size / latency
                # 获取本次测试周期的显存峰值 (GB)
                max_memory = torch_npu.npu.max_memory_allocated() / (1024**3)
 
                print(f"[BS={batch_size:02d}] 耗时: {latency:.2f}s | 吞吐: {throughput:.1f} img/s | 显存峰值: {max_memory:.2f} GB")
                
                results.append({
                    "batch_size": batch_size,
                    "throughput": throughput,
                    "memory_peak": max_memory
                })
 
            except RuntimeError as e:
                if "out of memory" in str(e):
                    print(f"[BS={batch_size:02d}] OOM (显存溢出) - 已触达硬件极限")
                    torch_npu.npu.empty_cache()
                    break # 达到极限后停止后续更大的 Batch 测试
                else:
                    print(f"[BS={batch_size:02d}] 测试失败: {e}")
 
        return results

多分辨率处理能力

python 复制代码 
def test_multi_resolution_images(self, resolutions=[(224, 224), (384, 384), (512, 512)]):
    """测试多分辨率图像处理"""
    results = []
    
    for width, height in resolutions:
        img = Image.new('RGB', (width, height), color=(100, 150, 200))
        
        # 测试不同分辨率下的处理延迟
        latencies = []
        for _ in range(5):
            inputs = self.processor(images=img, return_tensors="pt").to(self.device)
            
            start = time.perf_counter()
            with torch.no_grad():
                _ = self.model.generate(**inputs, max_length=20)
            torch_npu.npu.synchronize()
            end = time.perf_counter()
            
            latencies.append(end - start)
        
        results.append({
            "resolution": f"{width}x{height}",
            "avg_latency": np.mean(latencies),
            "pixels_per_second": (width * height) / np.mean(latencies)
        })
    
    return results

结果：

五、核心性能数据分析

批量推理性能表现

批量大小 (BS) 总延迟 (秒) 吞吐量 (图像/秒) 单图平均延迟 (秒) 显存占用 (GB) 显存利用率 (64G)
1 (基准) 0.035 28.57 0.035 13.85 21.6%
8 0.105 76.19 0.013 16.25 25.4%
32 0.385 83.11 0.012 28.80 45.0%
64 (满载) 0.758 84.43 0.012 42.60 66.6%

数据解读：

● 显存优势验证 ：在 Batch 64 满载情况下，显存占用达到 42.6 GB。甚至还有余量支持更大的分辨率。

● 吞吐量饱和 ：从 Batch 1 到 Batch 8，吞吐量提升最为明显（近3倍）；在 Batch 32 之后，吞吐量稳定在 84 FPS 左右

单图像与多分辨率推理性能

分辨率 批量大小 总延迟 (秒) 吞吐量 (FPS) 显存占用 (GB) 像素处理速度 (Pixels/s)
224x224 8 0.092 86.95 15.80 4,362,492
384x384 8 0.105 76.19 16.25 11,235,456
512x512 8 0.165 48.48 18.40 12,709,248

性能趋势分析：

● 高分辨率更高效：随着分辨率从 224 提升至 512，虽然FPS下降，但像素处理速度提升了近 3 倍（从 430万 提升至 1270万）。这说明 NPU 在处理高负载（大图）任务时，并行计算效率更高

● 显存敏感度：即使在 512x512 高分辨率下，Batch 8 的显存仅占用 18.4 GB，配合 64GB 的总容量，意味着我们完全可以在生产环境中部署 512px 甚至 1024px 的高清推理服务，而无需担心显存不足。

六、优化实践

基于上述测试数据，针对性地进行优化。以下是具体的优化策略和实践代码

1. 代码层面优化

● 混合精度推理（FP16 ）：利用Atlas 800T对FP16计算的高效支持，将模型权重和激活值转换为半精度。减半模型显存占用，并提升计算吞吐。

● 图像预处理流水线优化 ：

○ 统一分辨率：将输入图像统一到固定尺寸（如384x384），可以避免动态形状带来的内核重编译和显存碎片化，提升计算一致性。

○ 归一化：使用与模型预训练时相同的均值和标准差

○ 进一步优化：可将预处理过程移至CPU多线程并行执行，或使用DALI等GPU加速的数据加载库，以掩盖数据加载延迟

● 生成配置优化 ：

○ 贪婪解码：贪婪解码选择概率最高的token，减少了计算分支，确定性更高，延迟更低

○ KV缓存：在自回归生成中，将之前时间步的Key和Value状态缓存起来，避免每步重复计算，将生成复杂度从O(n²)降至O(n)

○ 温度参数（temperature=0.1）：即使贪婪解码，有时也结合极低的温度参数来轻微软化输出分布，避免过于僵化

python 复制代码 
# 1. 启用混合精度推理
model = model.half().to(device)  # FP16推理
 
# 2. 优化图像预处理流水线
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize((384, 384)),  # 统一分辨率
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.5], [0.5])
])
 
# 3. 启用KV缓存优化
generation_config = {
    "max_new_tokens": 30,
    "do_sample": False,  # 贪婪解码降低延迟
    "temperature": 0.1,
    "use_cache": True,   # 启用KV缓存
    "pad_token_id": tokenizer.pad_token_id
}

2. 配置优化（环境变量）

这些是昇腾CANN工具包提供的环境变量，用于调优底层运行时：

● HCCL_WHITELIST_DISABLE=1：可能禁用某些HCCL（Huawei Collective Communication Library）通信的白名单检查，以启用更多优化路径。

● TASK_QUEUE_ENABLE=1 & COMBINED_ENABLE=1：启用任务队列和组合内核优化。组合内核能将多个小算子融合成一个大的内核，减少内核启动次数和内存访问，是提升性能的关键技术。

● ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=0：将系统日志从标准输出重定向到文件，减少I/O干扰

python 复制代码 
# 设置环境变量提升性能
export HCCL_WHITELIST_DISABLE=1
export TASK_QUEUE_ENABLE=1
export COMBINED_ENABLE=1
export ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=0  # 减少日志输出

3. 批量调度优化

AscendBatchScheduler类实现了一个基于显存预估的贪心批量打包策略。

● 核心逻辑：在不超过最大批量和最大显存预算的前提下，尽可能将更多样本打包成一个批次。

● estimate_memory方法：这是关键且需要精细实现的函数。它应根据图像分辨率、模型结构（如视觉编码器类型）来预估该图像前向传播所需的峰值显存。一个简单的启发式方法是：显存 ≈ 常数 × 像素数。

我们将调度器的显存阈值 上调至 60GB ，并将 最大批次 (max_batch) 开放至 64。estimate_memory 方法引入了 13.75GB 的模型静态权重基准，确保在极高负载下（Batch 64）调度器依然能精准控制显存，避免 OOM，同时最大化利用 NPU 的 Cube Core 算力。

python 复制代码 
class AscendBatchScheduler:
    # 修改 2：默认参数改为高吞吐配置
    # max_batch_size 从 4 提升至 32，max_memory_gb 设为典型值量   
     def __init__(self, max_batch_size=32, max_memory_gb=60):
        self.max_batch = max_batch_size
        self.max_memory = max_memory_gb * 1024**3
        
    def estimate_memory(self, img):
        """
        更精准的显存估算
        显存占用 = 模型权重(静态) + 图像特征(动态) + KV Cache(动态) + 临时Buffer
        """
        # 假设输入已resize到 384x384
        # 经验公式：基础开销 + (分辨率系数 * 像素数)
        # 注意：这里不再是简单的常数，而是根据实际分辨率动态计算
        width, height = img.size
        
        # 示例系数，需根据实测微调
        pixel_count = width * height
        estimated_usage_bytes = pixel_count * 4 * 2 # FP16 下的粗略估算
        
        return estimated_usage_bytes
 
    def schedule(self, image_list):
        """
        贪心调度策略：尽可能塞满一个 Batch (Max 64)
        """
        batches = []
        current_batch = []
        
        # 关键修改：初始显存基准调整为大模型的加载占用
        current_memory_usage = 13.75 * 1024**3 
        
        for img in image_list:
            img_mem = self.estimate_memory(img)
            
            # 判断是否超出 60GB 显存限制 或 Batch 64 数量限制
            if (current_memory_usage + img_mem > self.max_memory) or \
               (len(current_batch) >= self.max_batch):
               
                # 打包当前 Batch，开启新的一轮
                batches.append(current_batch)
                current_batch = []
                current_memory_usage = 13.75 * 1024**3 # 重置为基准水位
            
            current_batch.append(img)
            current_memory_usage += img_mem
            
        if current_batch:
            batches.append(current_batch)
            
        return batches

4. 内存管理改进

EfficientVLMInference类引入了图像特征缓存，针对多轮对话或重复图像场景的经典优化。

● 缓存键（图像哈希）：使用感知哈希，它能容忍图像的轻微压缩、缩放等变换，命中率更高。

● 缓存管理： 淘汰策略：当缓存大小超过阈值时，需要LRU（最近最少使用）等策略进行淘汰。

○ 显存与内存：缓存可以存储在主机内存，使用时再pin_memory到GPU，以节省宝贵的显存空间。

python 复制代码 
class EfficientVLMInference:
    def __init__(self, model, processor):
        self.model = model
        self.processor = processor
        self.cache = {}  # 图像特征缓存
        
    def inference_with_cache(self, image, text_prompt=None):
        """带缓存的推理"""
        # 计算图像哈希作为缓存键
        img_hash = self.compute_image_hash(image)
        
        if img_hash in self.cache:
            # 使用缓存的特征
            image_features = self.cache[img_hash]
        else:
            # 提取并缓存特征
            inputs = self.processor(images=image, return_tensors="pt")
            with torch.no_grad():
                image_features = self.model.get_image_features(**inputs)
            self.cache[img_hash] = image_features
        
        # 文本生成（使用缓存的特征）
        if text_prompt:
            text_inputs = self.processor(text=text_prompt, return_tensors="pt")
            return self.model.generate(
                pixel_values=image_features,
                input_ids=text_inputs.input_ids,
                max_length=50
            )
        
        return image_features

七、总结

经过系统性测试，VLM在Atlas 800T平台上展现：

● 极致的批量吞吐能力 ：系统轻松支持 Batch 64 的超大批次并行，吞吐量稳定在 84.43 图像/秒 ，相比单批次提升近 3 倍，完美释放了 NPU 的Cube Core算力。

● 高分辨率处理得心应手 ：在 512x512 高分辨率场景下，像素处理效率（PPS）达到 1270万 像素/秒，展现了 NPU 在高负载任务下的卓越并行计算优势。

● 生态无缝兼容：基于 Transformers 的原生代码只需极少修改即可在 NPU 上运行，迁移成本几乎为零。

八、免责声明

本次实践所有操作与数据均基于GitCode Notebook环境（Atlas 800T，CANN 8.0，PyTorch 2.1.0）完成。AI框架与硬件驱动迭代迅速，实际性能可能因软件版本更新、工作负载特性、环境配置差异而有所不同。生产环境部署前，务必基于实际业务场景进行全面的基准测试与验证。

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