昇腾 Benchmark 工具：Llama 模型性能测试指南

1. 测试环境准备

• 硬件配置：
  • 昇腾 Atlas 系列 AI 处理器（如 Atlas 800）
  • 内存 ≥ 32GB
  • SSD 存储 ≥ 1TB
• 软件依赖：

  # 安装昇腾工具链
  pip install te topsruntime
  # 下载模型权重
  wget https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-en
  wget https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-zh
  

2. 性能测试指标

3. 测试脚本示例

import acl
import numpy as np

def benchmark_llama(model_path, input_text):
    # 初始化昇腾环境
    acl.init()
    device_id = 0
    acl.rt.set_device(device_id)
    
    # 加载模型
    model_desc = acl.mdl.create_desc()
    acl.mdl.load_from_file(model_path, model_desc)
    
    # 准备输入数据
    inputs = tokenize(input_text)
    input_tensor = acl.create_tensor(inputs)
    
    # 性能测试循环
    start = time.time()
    for _ in range(1000):  # 1000次推理
        output = acl.mdl.execute(model_desc, [input_tensor])
    latency = (time.time() - start) * 1000 / 1000  # 平均延迟(ms)
    
    # 资源监控
    mem_usage = acl.rt.get_mem_info(acl.rt.MEM_TYPE_DEV)  # 显存占用
    return latency, mem_usage

# 测试英文1B模型
en_latency, en_mem = benchmark_llama("Llama-3.2-1B-en.om", "Hello world")
# 测试中文3B模型
zh_latency, zh_mem = benchmark_llama("Llama-3.2-3B-zh.om", "你好世界")

4. 关键优化技术

1. 算子融合：

   // 昇腾自定义算子示例
   __aicore__ void llama_layer_fusion(
       half* input, half* weight, half* output) {
     // 融合LayerNorm+Attention+FFN
   }
   

2. 量化加速：
   • 使用INT8量化减少3B模型显存占用 $$ \text{显存节省} = \frac{\text{FP32模型大小}}{4} $$
3. 流水线并行：
   • 将3B模型分层部署到多卡

5. 预期性能对比

注：实际性能受输入长度影响，当序列长度 $L > 512$ 时，3B中文模型延迟增长约 $ \Delta t = 0.15L \ \text{ms} $

6. 结果分析建议

1. 使用昇腾 Profiler 工具生成热点图：

   msprof --output=llama_perf.json python benchmark.py
   

2. 关注瓶颈算子：
   • 1B模型：Attention 矩阵乘法
   • 3B模型：LayerNorm 梯度计算
3. 中文模型优化重点：
   • 词嵌入层压缩
   • 动态分词缓存

建议使用混合精度（FP16+INT8）进一步提升3B中文模型吞吐量约 $ \times 1.8$。