一、前言：从高效推理到异构算力协同

随着大语言模型规模持续增长，从十亿参数到上千亿参数，模型推理阶段的性能瓶颈愈发明显。如何在有限算力与显存条件下实现高吞吐、低延迟的推理体验，成为当前 AI 工程落地的关键问题。

vLLM 作为近年来备受关注的大模型推理框架，凭借其创新的 PagedAttention 技术，在优化显存利用与并发性能方面表现出色。该机制通过“按需加载”与“分页式缓存”策略，让推理过程中显存占用更稳定，从而提升了响应速度与并行能力。

另一方面，随着算力平台的多样化发展，业界也在不断探索让主流 AI 框架适配不同硬件环境的可能性。昇腾平台以其完善的软件栈和高效的并行算子执行能力，为 vLLM 提供了新的运行后端。二者结合，可以在通用推理框架层面实现更高的算力利用率与更优的响应性能。

本文基于官方公开教程与 vLLM-Ascend 技术文档，整理出一份从环境准备 → 模型迁移 → 性能调优 → 场景验证的完整实战流程，旨在帮助开发者快速掌握在昇腾平台上部署 vLLM 的核心步骤与优化思路

二、环境准备：让 vLLM 与昇腾高效协同

在进入模型部署前，首先需要确保系统环境能正确识别并调用昇腾设备。官方建议的环境配置如下：

• 操作系统：Ubuntu 22.04

• Python 版本：3.9 或以上

• PyTorch 版本：2.0 或更高

• 昇腾驱动与 CANN：7.0 及以上版本

• Ascend NPU 固件包与运行时组件

安装完成后，可以通过以下命令检查设备识别情况：

npu-smi info

若能正常显示设备 ID 与运行状态，说明硬件连接正常。

为了让 vLLM 启用昇腾后端推理，还需设置以下环境变量：

 export ASCEND_VISIBLE_DEVICES=0
 export VLLM_USE_ASCEND=1

其中 VLLM_USE_ASCEND=1 用于显式启用昇腾推理模式，确保 vLLM 在加载模型时调用对应的算子库。=

这些准备步骤完成后，即可进入模型迁移与调优阶段

三、模型迁移：从 PyTorch 到昇腾 vLLM

在官方案例中，使用 Llama-2-7B 模型进行演示。整个迁移流程分三步（*模型格式转换、 检查算子支持情况、启动推理服务*）：

1. 模型格式转换

vLLM 需要将模型参数转换为昇腾可识别的格式

 python3 convert_checkpoint.py \
 --input_dir ./llama-2-7b \
 --output_dir ./llama-2-7b-ascend \
 --backend ascend

这一步完成权重结构重组，确保算子与 NPU 计算库对应。

2. 检查算子支持情况

通过官方提供的算子检测工具，可确认模型中是否存在未适配的算子：

 python3 -m vllm.check_ops --model ./llama-2-7b-ascend

若输出中无unsupported op相关的信息，说明模型已全部适配

3. 启动推理服务

完成以上步骤后，可直接启动推理服务

 vllm serve ./llama-2-7b-ascend --device ascend --port 8080

此时系统会自动加载模型权重并初始化 NPU 内核。官方案例中日志显示 “NPU kernel launch success”，代表推理服务正常启动

四、性能调优：让昇腾算力充分发挥

根据官方资料，vLLM 在昇腾平台上可以通过多项策略进行性能优化。以下三点是调优重点。

1. 启用算子融合（Operator Fusion）

昇腾平台提供算子融合机制，可以把多步计算融合成单一算子执行，减少内存访问次数，提高执行效率 设置方法非常简单：

 export ASCEND_OP_FUSION=1

在官方测试样例中，算子融合平均能带来 10%~15% 的吞吐提升

2. 优化内存分配策略

vLLM 默认采用动态显存分配，而昇腾平台对静态分配支持更好，可以通过参数调整内存管理策略：

 from vllm import LLM
 llm = LLM(model="llama-2-7b-ascend", device="ascend", 
     memory_policy="static", tensor_parallel_size=2)

静态分配方式可有效减少碎片化问题，适合长上下文、多轮推理场景。

3. 并行计算调度

昇腾平台支持多流并行执行，可通过以下参数提高吞吐：

 export ASCEND_PARALLEL_STREAM_NUM=4

在官方提供的性能报告中，多卡配置可实现近线性加速比，吞吐提升约 7.8 倍。

五、性能对比：官方样例数据参考

以下数据来自昇腾社区公开测试结果，对比了 vLLM 在不同平台下的性能表现（模型：Llama-2-7B）。

指标	GPU (A100)	Ascend 910B（优化前）	Ascend 910B（优化后）
吞吐量 (tokens/s)	120	102	158
平均延迟 (ms/token)	8.3	9.6	6.1
内存占用 (GB)	39	37	34

从数据可以看出，优化后的昇腾版本在延迟和吞吐量上都有显著提升，性能整体超过主流 GPU 环境。

六、场景化验证：多模型并发的稳定表现

在昇腾官方教程的实测中，还针对多个常见大模型（如Qwen、Llama）进行了并发测试

主要结果如下：

1. 推理延迟波动小：在并发请求下，延迟标准差小于 2ms
2. 长上下文推理稳定：未出现内存溢出问题
3. 多会话切换响应快：上下文切换时间低于10ms

这些结果说明，vLLM-Ascend 在企业级部署场景（例如智能客服、问答机器人、内容生成等）中具备稳定可靠的推理能力。

七、结与经验建议

通过梳理官方资料和实践流程，可以得出以下几点经验：

1. 驱动版本要匹配：CANN与固件包需保持一致，避免推理时算子不兼容

2. 优先选择已适配模型：Llama、Qwen、Baichuan 系列支持最完善

3. 合理配置 batch size：不同场景下最优batch值不同，可根据吞吐测试结果调整

4. 持续监控系统状态：使用 npu-smi、ascend-profiler 等工具监控资源利用率

这些经验能帮助开发者在后续复现或迁移时少走弯路

八、结语：vLLM 与昇腾的协同潜力

综合来看，vLLM 的轻量架构与昇腾平台的高性能算力是非常契合的一对组合 前者解决了推理内存瓶颈，后者在硬件层面提供了高吞吐支撑，两者结合能在异构算力环境中实现媲美主流 GPU 的推理性能

随着昇腾生态不断完善、vLLM 持续更新，vLLM-Ascend 已成为大模型高效部署的重要方案之一

未来还可以探索：

• 与 MindSpore Serving 的结合，实现多后端统一调度

• 在 异构集群 中调度多节点推理任务

• 深入研究 流式输出优化，提升交互类应用体验

一句话总结： vLLM 让大模型推理更聪明，昇腾让推理更高效！