摘要：当一个顶尖的开源模型遇上一款旗舰级的算力，它们的结合能爆发出多大的能量？本文将不再进行框架间的横向对比，而是采用当前性能最优的推理引擎 SGLang 作为“性能探针”，对 Qwen2-7B-Instruct 在 AtomGit 昇腾 Atlas 800T 平台上的各项性能指标进行一次深度、垂直的性能剖析。我们将从吞吐量、多维度延迟、显存占用三大核心指标入手，量化分析 Qwen2 在 NPU 上的真实表现，为开发者提供一份关于“模型+算力”组合的权威性能数据参考。

一、 评测哲学：为何用 SGLang 来评测 Qwen2？

一份优质的模型性能报告，必须排除工具链的干扰，尽可能触达“模型+硬件”的理论上限。

  • 被测对象：Qwen2-7B-Instruct

    • 代表性：作为当前 7B 尺寸的性能标杆，它的表现能反映出昇腾 NPU 对主流 Transformer 架构的优化水平。

    • 挑战性：支持 128K 长上下文，对显存管理和计算效率提出了极高要求。

  • 评测工具：SGLang (Ascend Backend)

    • 精准性：SGLang 凭借其 RadixAttention 和高效调度，能最大程度地压榨 NPU 算力，确保我们测出的是 Qwen2 在 Atlas 800T 上的**“极限性能”**，而非框架瓶颈。

    • 一致性：使用单一框架进行多维度测试，保证了数据的可比性。

二、 [实操] 搭建标准评测环境

2.1 申请并配置 AtomGit 实例

image.png

  1. 登录 AtomGit Notebook，创建实例。

  2. 算力****规格：选择 NPU: Ascend Atlas 800T (64GB HBM**)**。

  3. 镜像选择 (关键)：选择一个基于 Ubuntu 的最新 SGLang 预置镜像，例如 ubuntu22.04-py3.11-cann8.2.rc1-sglang...。如果没有，则选择 PyTorch 基础镜像并手动安装编译工具链：

apt-get update && apt-get install -y ninja-build build-essential

2.2 下载 Qwen2 模型

新建 download.py 文件：

from modelscope import snapshot_download
print("🚀 正在下载 Qwen2-7B-Instruct 模型...")
model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-7B-Instruct', cache_dir='./models')
print(f"✅ 模型已就绪: {model_dir}")

运行 python3 download.py。

image.png

2.3 部署 SGLang 推理服务

在终端中启动 SGLang 服务器，这将是我们进行所有评测的后端引擎。

python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path ./models/qwen/Qwen2-7B-Instruct \
  --port 8000 \
  --host 0.0.0.0 \
  --backend ascend \
  --mem-fraction-static 0.9

image.png

技术细节：--mem-fraction-static 0.9 是一种激进的显存策略，将 90% 的可用 NPU 显存预分配给 KV Cache，这是压榨出极限吞吐量的前提。

三、 [实操] Qwen2 性能深度剖析

我们将从三个维度对 Qwen2 的性能进行量化。

3.1 指标一：吞吐量 (Throughput)

这是衡量服务器总处理能力的核心指标，代表 NPU 的“工作效率”。

评测方法： 使用 sglang.bench_serving 模拟高并发请求。

# 打开第二个终端
# 模拟 200 个并发请求，输入 512 token，输出 256 token
python3 -m sglang.bench_serving \
  --backend sglang \
  --base-url http://127.0.0.1:8000 \
  --num-prompts 200 \
  --random-input-len 512 \
  --random-output-len 256

image.png

image.png

计算方式是 输出长度 * RPS，即 256 * 14.15 = 3622.4。 SGLang 在昇腾 Atlas 800T 上的性能表现确实达到了顶级水平。

评测结果与解读：

  • Total throughput: ~3800 tokens/s

    • 数据解读：这个数值表明，单张 Atlas 800T 显卡在 SGLang 的驱动下，每秒可以处理近 4000 个 Token 的总流量（输入+输出）。这对于支撑一个高流量的在线聊天或代码助手应用来说，性能绰绰有余。

3.2 指标二：延迟 (Latency)

延迟直接影响用户体验。我们将它细分为 TTFT 和 TPOT。

  • TTFT (Time To First Token)：首字延迟。用户从发送到看到第一个字的时间。

  • TPOT (Time Per Output Token)：每个输出 Token 的耗时。决定了文字“流出”的速度。

评测方法： 编写一个 Python 脚本，模拟单个长文本请求，并精确计时。

# benchmark_latency.py
import time
import openai

client = openai.Client(base_url="http://127.0.0.1:8000/v1", api_key="EMPTY")
prompt = "Please write a detailed summary of the history of Ascend NPU, from Da Vinci architecture to CANN 8.0." * 20 # 构造一个长 prompt
input_len = len(client.chat.completions.create(model="default", messages=[{"role":"user", "content":prompt}], max_tokens=1).usage.prompt_tokens)

start_time = time.time()
response = client.chat.completions.create(
    model="default",
    messages=[{"role":"user", "content":prompt}],
    stream=True, # 必须开启流式输出
    max_tokens=512
)

first_token_received = False
for chunk in response:
    if not first_token_received:
        ttft = time.time() - start_time
        first_token_received = True
    
total_time = time.time() - start_time
output_len = len(chunk.usage.completion_tokens)
tpot = (total_time - ttft) / output_len

print(f"Input Length: {input_len}")
print(f"Output Length: {output_len}")
print(f"Time to First Token (TTFT): {ttft:.4f} s")
print(f"Time Per Output Token (TPOT): {tpot * 1000:.2f} ms")

image.png

image.png

评测结果与解读：

  • TTFT: ~0.45 s (对于一个 ~4K 的输入)

    • 数据解读：即使面对超长文本，Qwen2 也能在半秒内给出第一个字的响应。这得益于昇腾 NPU 在 Prefill 阶段强大的并行计算能力。

  • TPOT: ~17.5 ms

    • 数据解读：每生成一个汉字或单词仅需 17.5 毫秒，换算成速度约为 57 tokens/s。这个速度在屏幕上就是流畅的“打字机”效果。

3.3 指标三：显存占用 (Memory Footprint)

理解显存构成，是规划服务容量的关键。

评测方法： 在 SGLang 服务器启动时，观察日志，并使用 npu-smi info 验证。

image.png

评测结果与解读：

  • SGLang 日志: Memory usage: model=14.5 GB, kv_cache=48.2 GB.

    • 数据解读：在 64GB 的 Atlas 800T 上，Qwen2-7B 的模型权重（FP16）占用了约 14.5GB。剩下的近 50GB 显存，全部被 SGLang 预先划分为 KV Cache 池。这意味着该服务可以同时容纳数十个长文本会话或数百个短文本会话而不会 OOM。

四、 结论：Qwen2 在昇腾 Atlas 800T 上的性能画像

通过 SGLang 这把精准的“手术刀”，我们对 Qwen2 在昇腾 Atlas 800T 上的性能进行了全面的解剖。

  • 高吞吐：得益于 NPU 强大的并行计算能力和 SGLang 的高效调度，总吞吐量可达 ~3800 tokens/s，完全满足高并发业务需求。

  • 低延迟：无论是长文本还是短文本，TTFT 均控制在亚秒级，TPOT 低至 17ms，保证了极致的交互体验。

  • 显存充裕：64GB HBM 为 Qwen2 的长上下文能力提供了坚实的硬件基础，使得大规模 KV Cache 成为可能。

最终，本次评测证明，Qwen2 与昇腾 Atlas 800T 的组合，在 SGLang 的驱动下，是一套经过验证的、性能世界一流的、可直接投入生产环境的 AI 推理解决方案。

五、 经验总结：昇腾 LLM 跑通与测评方法论

本文虽然以 Qwen2 为例，但其背后的部署逻辑和测评体系对于其他开源大模型（如 Llama3, Mistral 等）在算力上的落地同样适用。我们将本次实战沉淀为以下三条核心经验，供开发者参考：

1. “镜像优先”的环境构建策略 在昇腾开发中，Python 库（PyTorch）、CANN 驱动和固件版本之间的兼容性至关重要。

  • 经验：尽量避免在裸机上从零编译安装。推荐首选 AtomGit 或昇腾社区提供的预置镜像（如包含 cann8.x 和 torch_npu 的版本）。这能解决 90% 的环境依赖问题，让您聚焦于模型本身而非环境配置。

2. 适配推理引擎的选择逻辑 不要执着于原生 HuggingFace Transformers 的 model.generate()。

  • 方法：在 NPU 上追求极致性能，建议优先选择已经对 Ascend Backend 做了深度算子融合的推理引擎。

    • 首选：SGLang 或 vLLM (Ascend版)。它们不仅支持 Continuous Batching（连续批处理），还针对 NPU 的 Cube 单元做了矩阵运算优化。

    • 关键配置：在启动服务时，--mem-fraction-static 参数是调优的关键。对于 64GB 显存的 Atlas 800T，通常设置为 0.8-0.9 可以最大化 KV Cache 利用率。

3. 立体的性能测评维度 如何科学地评价一个模型跑得“好不好”？不要只看感觉，要看数据。

  • 方法：建立包含以下三个维度的测评坐标系：

    • 吞吐量 (Throughput)：测上限。使用 bench_serving 模拟高并发，看系统是否崩溃，看 RPS 峰值。

    • 首字延迟 (TTFT)：测响应。模拟长 Prompt 输入，观察 Prefill 阶段 NPU 的计算效率。

    • 输出速度 (TPOT)：测流畅度。关注 Decode 阶段的生成速度，直接关系到用户的主观体验。

六、 声明与社区共建

本文所展示的 Qwen2-7B 性能数据（吞吐量 ~3800 tokens/s、延迟数据等）均基于 AtomGit 提供的特定硬件实例Atlas 800T 及特定软件栈 SGLang + CANN 8.0实测得出。 实际生产环境中的性能表现可能受并发策略、Prompt 长度分布、量化精度（FP16/INT8）及算子编译状态的影响而有所波动。本文数据仅作为技术选型的基准参考 (Baseline)，不构成官方性能承诺。

社区共建号召 (Call for Community)：

链接直通：https://www.hiascend.com/forum/ 我们发布这份报告，旨在抛砖引玉，向社区传递一套基于昇腾算力的全流程测评方法。大模型的优化是一片广阔的蓝海，我们诚挚邀请广大开发者基于本文的方法，在 AtomGit 上进行更有趣的探索：

  • 🧪 复现与验证：参考本文脚本，在您的环境中复现测试，检验这套方法论的通用性。

  • 🚀 参数大挑战：尝试调整 TP 并行度、显存分配策略，甚至测试 Qwen2-72B 等更大参数模型，探索算力的极限。

  • 💬 经验共享：如果您在使用 SGLang + Ascend 的过程中摸索出了更优的配置，或者遇到了新的问题，欢迎在评论区或社区分享。

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