昇腾 NPU 运行 Llama-2-7b 的性能基准

昇腾 NPU（如 Ascend 910）在 Llama-2-7b 推理任务中的性能表现可通过以下指标衡量：

• 吞吐量（Tokens/Second）：单卡约 30-50 tokens/s，具体取决于批处理大小和优化程度。
• 延迟（Latency）：首次 Token 生成时间约 50-100ms，后续 Token 生成时间稳定。
• 显存占用：FP16 精度下模型加载需 14GB 显存，实际运行需 16-18GB（含中间状态）。

硬件成本测算

以昇腾 910B 为例：

• 单卡价格：市场价约 15-20 万元（含配套服务器）。
• 功耗：单卡满载功耗 300W，电费按 0.8 元/度计算，每小时成本约 0.24 元。
• 折旧周期：按 3 年线性折旧，每小时折旧成本约 2.3 元（假设每日运行 20 小时）。

算力性价比对比

对比 NVIDIA A100（40GB）：

• 吞吐量：A100 在相同批处理下可达 60-80 tokens/s，但显存需求更高（需 24GB）。
• 成本：A100 单卡价格约 8-10 万元，但能效比略低（功耗 400W）。
• 每 Token 成本：昇腾 NPU 约 0.00015 元/token，A100 约 0.00012 元/token（含折旧和电费）。

优化建议

• 量化压缩：使用 INT8 量化可降低显存占用 50%，吞吐量提升 20-30%。
• 批处理优化：动态批处理（Dynamic Batching）可提高 NPU 利用率，降低平均延迟。
• 框架适配：使用昇腾 CANN 工具链优化模型算子，避免兼容性瓶颈。

典型场景成本案例

假设日均处理 100 万 tokens：

• 昇腾 NPU：日成本约 150 元（含折旧+电费），年成本约 5.5 万元。
• 云服务对比：AWS SageMaker Llama-2-7b 按需实例约 0.0004 元/token，同等负载年成本约 14.6 万元。

注：实际成本需根据本地化部署规模、电力政策等调整。昇腾 NPU 在国产化替代场景中具备政策补贴优势。