环境配置检查

确保昇腾 NPU 驱动版本与 Llama-2-7b 框架要求匹配。检查 Ascend-Toolkit 和 CANN 版本是否兼容，推荐使用官方文档指定的稳定版本组合。运行以下命令验证环境基础功能：

npu-smi info

确认输出中 NPU 设备状态为 OK，且显存占用正常。

数据预处理分析

检查输入数据格式是否符合 Llama-2-7b 的预期。使用昇腾 NPU 的 AOE（Ascend Optimization Engine）工具分析数据流水线是否存在瓶颈：

aoe --model=llama2_7b.onnx --framework=onnx --job_type=optimize

重点关注日志中的 Data Throughput 指标，若低于硬件理论值，需优化数据解码或批处理逻辑。

计算图优化

通过昇腾 msame 工具对模型计算图进行静态优化。生成优化后的离线模型文件（.om）：

atc --model=llama2_7b.onnx --framework=5 --output=llama2_7b_optimized --soc_version=Ascend910

检查输出日志中是否启用了 NPU 专用算子（如 MatMulFusion），未启用的算子会回退到 CPU 执行导致性能下降。

内存与显存瓶颈排查

使用 npu-smi 监控显存占用峰值是否接近设备上限（例如 32GB NPU 显存占用超过 30GB 需优化）：

npu-smi monitor -i 0 -c 1

若存在显存溢出，尝试减小 batch_size 或启用 gradient checkpointing。

算子性能分析

通过 profiling 工具定位耗时算子：

msprof --application="python infer.py" --output=./profiling_data

分析生成的 timeline.json 文件，重点关注 NPU 算子的执行时间占比。若存在 GEMM 或 Softmax 算子耗时过高，需检查是否启用昇腾的 TBE（Tensor Boost Engine）优化库。

混合精度调优

在 config.json 中启用 FP16 或 BF16 混合精度训练：

{
  "torch_dtype": "bfloat16",
  "use_ascend_optimizer": true
}

对比 FP32 模式下的吞吐量差异，若性能提升不明显，检查是否有算子不支持低精度计算。

通信开销优化

分布式训练场景下，使用 hccl 工具检查 NPU 间通信延迟：

hccl_test --benchmark-all

若 AllReduce 操作耗时占比超过 20%，需优化网络拓扑或启用 Hierarchical AllReduce 策略。

端到端性能对比

与同类硬件（如 NVIDIA V100）进行基准测试对比，使用相同输入数据和超参数。记录以下核心指标：

• Tokens/sec：每秒处理的令牌数
• Latency：单次推理延迟（P50/P99）
• GPU/NPU Util：硬件利用率

若 NPU 性能显著低于预期，提交昇腾社区问题报告并附上 profiling 数据和环境配置详情。

参考配置模板

以下为昇腾 NPU 运行 Llama-2-7b 的推荐启动参数：

python infer.py \
    --device=npu \
    --batch_size=8 \
    --use_fp16 \
    --enable_profiling