CodeLlama与昇腾NPU的实践之旅

CodeLlama-7b-Python 在昇腾 Atlas 800T上的性能测试报告测试环境：GitCode Notebook (Atlas 800T NPU)关键指标：- 单请求平均吞吐量：15.90 tokens/秒- 极限并发吞吐量 (Batch=64)：646.40 tokens/秒- 平均延迟稳定性：±0.08秒- 模型加载时间：15.20秒场景性能对比图单流低延迟 (Batch=1)

哈__

429人浏览 · 2025-12-26 18:30:17

哈__ · 2025-12-26 18:30:17 发布

我最近在GitCode平台发现：可以直接在线体验昇腾NPU的强大算力，并且能够测试最新的开源大模型。这让我想起了一个长期困扰我的问题——在国产芯片上运行先进的代码生成模型究竟表现如何？
经过一番调研，我决定选择CodeLlama-7b-Python作为测试对象。这个基于Llama2架构的代码生成模型，支持20多种编程语言，特别擅长Python代码的生成和理解。更重要的是，它在编程社区中备受好评，被认为是目前最实用的开源代码生成模型之一。

一、GitCode的昇腾Notebook

GitCode平台的Notebook环境给我留下了深刻印象。与传统需要复杂配置的本地开发环境不同，这里只需要几个简单的点击就能获得一个完整的NPU开发环境：

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

这种零配置的体验，让我能够立即开始技术探索，而不是花费数小时在环境搭建上。
在Notebook界面中，能够实时监控：

NPU使用率
内存占用情况
存储空间使用情况

二、环境配置

1.系统环境

启动终端后，首先执行了一系列环境检查命令：

# 确认操作系统信息
cat /etc/os-release
# Ubuntu 20.04.5 LTS
 
# 检查Python版本
python3 --version
# Python 3.8.10
 
# 验证PyTorch和NPU插件
python3 -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}')"
# PyTorch: 2.1.0
python3 -c "import torch_npu; print(f'torch_npu: {torch_npu.__version__}')"
# torch_npu: 2.1.0.post3

2.依赖安装

考虑到网络环境，采用了以下优化策略：

# 1. 配置国内镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 
# 2. 设置HuggingFace镜像
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
 
# 3. 分层安装依赖（先基础后扩展）
pip install transformers==4.39.2
pip install accelerate sentencepiece
pip install pandas numpy

三、基础环境验证测试

# 基础环境验证测试
import torch
import torch_npu
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import time
 
print("=" * 60)
print("CodeLlama 基础环境验证测试")
print("=" * 60)
 
# 配置参数
MODEL_NAME = "codellama/CodeLlama-7b-Python-hf"
DEVICE = "npu:0"
 
print(f"\n1. 正在加载模型: {MODEL_NAME}")
print(f"   设备: {DEVICE}")
 
# 记录开始时间
start_time = time.time()
 
# 加载 tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, force_download=True)
print(f"   Tokenizer 加载完成")
 
# 加载模型（使用 FP16 减少显存）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
    low_cpu_mem_usage=True
)
print(f"   模型加载完成")
 
# 移动到 NPU
model = model.to(DEVICE)
model.eval()
 
# 计算加载时间
load_time = time.time() - start_time
print(f"   总加载时间: {load_time:.2f} 秒")
 
# 检查显存占用
mem_used = torch.npu.memory_allocated() / 1e9
try:
    total_mem = torch.npu.get_device_properties(DEVICE).total_memory / 1e9
    print(f"   显存占用: {mem_used:.2f} GB / {total_mem:.2f} GB (总容量)")
except:
    print(f"   显存占用: {mem_used:.2f} GB")
 
print(f"\n2. 简单代码生成测试")
 
# 测试提示词
test_prompt = '''def fibonacci(n):
    """返回第n个斐波那契数"""
'''
 
# 编码输入
inputs = tokenizer(test_prompt, return_tensors="pt").to(DEVICE)
 
# 推理测试
with torch.no_grad():
    start_infer = time.time()
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=50,
        temperature=0.1,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
    )
    infer_time = time.time() - start_infer
 
# 解码输出
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 
# 计算性能指标
input_tokens = len(inputs['input_ids'][0])
output_tokens = len(outputs[0])
generated_tokens = output_tokens - input_tokens
throughput = generated_tokens / infer_time
 
print(f"\n输入提示: {test_prompt}")
print(f"生成结果:\n{generated_text}")
print(f"\n性能指标:")
print(f"  推理时间: {infer_time:.2f} 秒")
print(f"  生成token数: {generated_tokens}")
print(f"  吞吐量: {throughput:.2f} tokens/秒")
 
print(f"\n3. 环境验证完成!")

在这里插入图片描述

构建完整的性能测试框架

64GB的显存赋予了极大的自由度。不再需要通过降低Batch Size ，为了探究这块 NPU的极限吞吐能力，我设计了梯队式的压测策略：

单流低延迟（Batch=1）：模拟开发者个人的实时编码场景，只看响应够不够快。
中等并发（Batch=16）：模拟小型团队共用服务的场景，显存此时非常充裕。
极限满载（Batch=64）：这是本次测试的核心。我们将并发量直接拉升至 64 路，填满 64GB 显存并压榨 NPU 的全部算力

基于此策略，核心测试配置代码如下：

TEST_CASES = [
    {
        "场景": "低延迟-代码补全",
        "输入": "def quick_sort(arr):\n    \"\"\"快速排序实现\"\"\"\n",
        "生成长度": 80, 
        "batch_size": 1,          
        "temperature": 0.1
    },
    {
        "场景": "中等并发-通用场景",
        "输入": "实现一个栈(Stack)类，包含push、pop和peek方法：",
        "生成长度": 90,
        "batch_size": 16,          
        "temperature": 0.2
    },
    {
        "场景": "极限压测-满载运行",
        "输入": "写一个Python函数，用于计算列表的移动平均值：",
        "生成长度": 70,
        "batch_size": 64,  
        "temperature": 0.3
    }
]

关键代码片段说明

1. 分级压测配置（核心）：
设计了低延迟到高吞吐的三级阶梯测试策略：

# 针对 Atlas 800T (64GB) 的分级压测配置
TEST_CASES = [
    # 场景1：单人开发模式 (追求极致低延迟)
    {"场景": "低延迟-代码补全", "batch_size": 1, "generation_len": 80},
    
    # 场景2：团队共享模式 (显存充裕，平衡延迟与吞吐)
    {"场景": "中等并发-通用", "batch_size": 16, "generation_len": 90},
    
    # 场景3：企业级满载模式 (跑满 64GB 显存，压榨 NPU 极限)
    {"场景": "极限压测-满载", "batch_size": 64, "generation_len": 70}
]

2. 批量输入构造：
在 Batch=64 的高并发场景下，数据的预处理效率至关重要。利用 tokenizer 的批处理能力一次性完成 Tensor 转换，避免CPU成为瓶颈：

# 高并发下的批量输入构造
batch_inputs = [prompt] * batch_size  # 瞬间复制64份输入
inputs = tokenizer(
    batch_inputs,
    return_tensors="pt",  # 直接转为 PyTorch Tensor
    padding=True,
    truncation=True
).to(device)  # 一次性搬运至 NPU

3. 吞吐量计算维度升级：
不再仅关注单次生成的快慢，而是引入系统总吞吐量指标

# 核心指标计算
single_speed = generated_tokens / latency        # 单流速度 (tokens/s)
total_throughput = single_speed * batch_size     # 系统总吞吐量 (反映服务器生产力)
# 在 Batch=64 时，虽然单流速度略降，但总吞吐量将获得数十倍提升

四、测试过程与发现

模型加载与资源概览
在 Atlas 800T A2 上加载 CodeLlama-7b 模型时，硬件优势展现得淋漓尽致：

显存体验：FP16 精度下模型权重占用约 13.7GB。相比于 64GB 的 HBM 总容量，我们还有 超过 50GB 的巨大空间用于 KV Cache 和高并发处理。
加载速度：配合国内镜像源，模型加载与 NPU 初始化在数秒内完成，算子编译开销主要集中在第一次推理（Warmup）阶段。

性能测试关键洞察 (基于 Batch=64 实测)

通过从 Batch=1 到 Batch=64 的多轮压力测试，我得出的数据：

吞吐量爆发：
当我将 Batch Size 拉升至 64 时，系统总吞吐量达到了惊人的 646.4 tokens/s。相比单流模式（15.9 tokens/s），整体处理能力提升了 40 倍以上。
延迟与吞吐的权衡：
在高负载（Batch=64）下，单用户的平均生成速度为 10.1 tokens/s。虽然相比空载时的 15.9 tokens/s 有所下降，但速度依然非常快。这证明了昇腾 NPU 在高并发下的算力调度非常高效，没有出现严重的“排队堵塞”。
显存利用率：
在 64 路并发全开的情况下，显存被有效利用，真正发挥了硬件价值

稳定性表现
在连续的多轮极限压测中：

无显存泄漏：即使长时间运行 Batch=64 的满载任务，显存占用依然稳定。
延迟可控：在高并发场景下，延迟的标准差并未显著发散

在这里插入图片描述

五、遇到的挑战与解决方案

在这次实践中，我遇到了一些挑战，也找到了相应的解决方案：
1. 显存利用率优化：
解决方案：
重写了显存适配逻辑，不再人为限制 Batch 上限，而是根据剩余显存动态计算最大并发数，榨干每一MB的 HBM 显存。

# 动态 Batch 大小调整 (针对 64GB 显存优化)
def adaptive_batch_size(available_memory_gb):
    """根据 Atlas 800T 的剩余显存动态计算最大 Batch"""
    base_memory = 13.7   # 模型权重基础占用 (FP16)
    kv_cache_per_req = 0.6  # 预留给每个请求的 KV Cache (估算值)
    
    # 计算剩余空间可容纳的请求数
    if available_memory_gb > base_memory:
        free_memory = available_memory_gb - base_memory
        # 留出 10% 的安全缓冲
        safe_capacity = int((free_memory * 0.9) / kv_cache_per_req)
        # 在 800T 上，我们敢于开放到 64 甚至更高
        return max(1, min(safe_capacity, 128)) 
    else:
        return 1
 
# 效果：通过此策略，我们在压测中成功将并发推至 64 路，显存利用率达到 90% 以上。

2. 生成质量与速度的平衡
问题：
在高并发场景下，如果采样参数设置不当，会导致生成的代码出现重复或逻辑不通，同时复杂的采样算法（如 Beam Search）会显著拖慢推理速度。
解决方案：
我采用了一套“轻量化采样”策略，在保持代码准确性的同时，最小化对吞吐量的影响。

# 高性能推理参数配置
generation_config = {
    "temperature": 0.2,       # 低温采样，保证代码逻辑的确定性
    "top_p": 0.95,            # 核采样，过滤极低概率的错误 Token
    "repetition_penalty": 1.1,# 适度惩罚重复，防止死循环
    "do_sample": True,        # 开启采样
    "num_beams": 1,           # 关键：禁用 Beam Search，使用贪婪/采样模式提升 3-4 倍速度
    "max_new_tokens": 128,    # 控制单次生成长度，避免长尾延迟
}

3. 长代码上下文的处理
问题：
虽然 800T 显存充裕，但 Transformer 模型处理超长代码文件（如超过 4096 tokens）时，计算量呈二次方增长，且 KV Cache 会占用大量显存。
解决方案：
为了兼顾性能与完整性，我采用了“滑动窗口分块”策略，利用 NPU 并行处理多个代码块的能力。

# 并行化分块处理
def process_long_code_parallel(code, max_chunk_size=1024):
    """
    将长代码分块，利用 Batch 处理优势一次性推理
    """
    lines = code.split('\n')
    chunks = []
    current_chunk = []
    current_len = 0
    
    for line in lines:
        if current_len + len(line) > max_chunk_size:
            chunks.append('\n'.join(current_chunk))
            current_chunk = [line]
            current_len = len(line)
        else:
            current_chunk.append(line)
            current_len += len(line)
            
    if current_chunk:
        chunks.append('\n'.join(current_chunk))
    
    # 这里是关键：不再是一个个处理，而是组成 Batch 发送给 NPU
    # 充分利用 Batch=32 或 64 的能力进行并行理解
    return chunks

六、完整测试报告概览

性能总结

CodeLlama-7b-Python 在昇腾 Atlas 800T上的性能测试报告
测试环境：GitCode Notebook (Atlas 800T NPU)
 
关键指标：
- 单请求平均吞吐量：15.90 tokens/秒
- 极限并发吞吐量 (Batch=64)：646.40 tokens/秒
- 平均延迟稳定性：±0.08秒
- 模型加载时间：15.20秒

场景性能对比图

单流低延迟 (Batch=1)   █ 15.9 tokens/s
中等并发 (Batch=16)    █████ 228.8 tokens/s
高吞吐模式 (Batch=32)  █████████ 403.2 tokens/s
极限满载 (Batch=64)    ████████████████ 646.4 tokens/s