最近发现华为NPU的生态里多了一个成员——MindIE，部分解决了大模型推理的问题，下面简要介绍下Mind华为昇腾NPU卡的生态。

1）华为NPU生态新增了MindIE，部分解决了大模型推理问题。

2）华为昇腾NPU与英伟达GPU生态层级对比：

CANN 对应 CUDA

MindSpore 对应 PyTorch

MindFormer 对应 Transformers

MindIE 对应 vLLM

3）MindIE推理性能测试(使用910B4卡)：

并发数：40

首token平均延迟：66毫秒

每秒生成token数：约1200

单请求每秒生成token数：约30

模型：Qwen 1.5-14B-Chat

硬件：4卡910B4

测试条件：

测试结论：测试结果显示，MindIE的推理性能基本可以满足生产环境需求

基本概念

首先，在英伟达的生态中，有从底层到上层分别有CUDA、PyTorch、transformers、vLLM等常见库。对应的，在华为的生态中，分别有CANN、MindSpore、MindFormer、MindIE。具体对应关系见下图：

关于MindSpore、MindIE的详细介绍，分别见下面的图与链接：

MindSpore——https://www.mindspore.cn/

MindIE——https://www.hiascend.com/software/mindie

MindIE推理效果

虽然支持的模型不多，但是，得益于910B系列卡的强劲算力，配合MindIE框架做了下并发推理测试，具体结果如下：

可以看到4卡910B4，跑Qwen1.5-14B-Chat模型，在40并发的情况下，首token平均延迟为66毫秒，每秒token生成数在1200左右，单个请求每秒生成token数约为30个，基本可以满足生产环境的需求。

参考资料：华鲲振宇AI最优解/ Ascend-FAQ的gitee: https://gitee.com/HKZY-FAE/ascend-faq/wikis

转自：华为MindIE初体验：Qwen1.5-14B-Chat模型40并发推理实测-CSDN博客