以下是为昇腾 NPU 设计的 Llama 3.2 双模型并行推理测试 Benchmark 框架，包含关键指标、测试方法和结果分析维度：

1. 测试目标

• 验证昇腾 NPU 并行运行 两个 Llama 3.2 模型 时的性能极限
• 分析资源竞争对吞吐量/延迟的影响
• 探索 NPU 内存带宽与计算单元的平衡点

2. 核心指标

3. 测试环境配置

# 伪代码：双模型并行加载
import torch_npu  # 昇腾适配库
from llama import LlamaForInference

# 初始化双模型
model_a = LlamaForInference.from_pretrained("llama-3.2").to("npu:0")
model_b = LlamaForInference.from_pretrained("llama-3.2").to("npu:1")

# 创建并行流
stream_a = torch.npu.Stream(device="npu:0")
stream_b = torch.npu.Stream(device="npu:1")

4. 测试场景设计

5. 关键测试代码

def dual_model_benchmark(inputs_a, inputs_b):
    # 异步并行推理
    with torch.npu.stream(stream_a):
        output_a = model_a.generate(inputs_a)  # NPU 0
    
    with torch.npu.stream(stream_b):
        output_b = model_b.generate(inputs_b)  # NPU 1
    
    # 同步点
    torch.npu.synchronize()  
    
    # 指标采集
    latency = time.perf_counter() - start_time
    tokens = count_output_tokens(output_a, output_b)
    return tokens, latency

6. 结果分析维度

1. 资源竞争分析

   • 当双模型同时访问 HBM 内存时带宽下降曲线
     $$ \text{BW}{\text{eff}} = \text{BW}{\text{max}} \times e^{-k \cdot \text{Req}_{\text{rate}}} $$

2. 计算单元利用率

   • 通过 npu-smi 监控 SM 单元空闲率

3. 扩展性对比

   模型数量	吞吐量 (tokens/s)	增速
   1	$V_1$	-
   2	$V_2$	$\frac{V_2 - V_1}{V_1}$

7. 优化建议

• 内存分配策略
  使用 torch.npu.set_allocator(custom_allocator) 避免双模型内存碎片
• 计算流水线

  graph LR
  A[NPU0: 解码第t步] --> B[NPU1: 解码第t+1步]
  B --> C[NPU0: 解码第t+2步]
  

• 量化部署
  测试 INT4 量化对双模型内存占用的改善

此框架需配合昇腾工具链（如 CANN）采集硬件级指标，建议在 Atlas 900 集群上验证跨卡扩展性。