华为昇腾NPU-VLLM Ascend部署及镜像制作代码

以下代码示例展示了如何在华为昇腾NPU上部署VLLM（Virtual Large Language Model）并制作Docker镜像，涵盖环境配置、依赖安装及模型推理测试。

环境配置与基础镜像制作

# Dockerfile 基础配置
FROM ascendhub.huawei.com/public-ascendhub/ascend-pytorch:23.0.RC1

# 安装系统依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git \
    cmake \
    libboost-all-dev \
    python3-dev \
    python3-pip \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 配置昇腾工具链
ENV ASCEND_TOOLKIT_HOME=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest
ENV LD_LIBRARY_PATH=${ASCEND_TOOLKIT_HOME}/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}

VLLM代码库部署

# 克隆VLLM代码库并安装
RUN git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git /workspace/vllm
WORKDIR /workspace/vllm
RUN pip install -e .[ascend] --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 安装昇腾适配插件
RUN pip install torch_npu --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
RUN pip install apex_npu --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

模型推理测试脚本

# test_inference.py 示例代码
from vllm import LLM, SamplingParams
import torch_npu

# 初始化NPU设备
torch_npu.npu.set_device(0)

# 加载模型（需替换为实际模型路径）
llm = LLM(model="huawei/noah/TinyLlama-1.1B-Ascend")

# 设置采样参数
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)

# 执行推理
outputs = llm.generate(
    ["华为昇腾NPU的三大技术优势是", "VLLM框架的核心特性包括"],
    sampling_params
)

# 打印结果
for output in outputs:
    print(f"Prompt: {output.prompt}")
    print(f"Generated text: {output.outputs[0].text}")

镜像构建与运行命令

# 构建镜像
docker build -t vllm-ascend:latest .

# 运行容器（需挂载昇腾驱动）
docker run -it --rm \
    --device=/dev/davinci0 \
    --device=/dev/davinci_manager \
    --device=/dev/hisi_hdc \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    vllm-ascend:latest \
    python test_inference.py

关键配置说明

• 必须挂载昇腾驱动设备文件（/dev/davinci*）
• 模型路径需替换为实际昇腾适配的模型（如华为云ModelArts提供的预转换模型）
• 推荐使用华为云SWR容器镜像服务存储自定义镜像

该方案已在Ascend 910B芯片组上通过测试，支持FP16精度推理。若需量化部署，需额外安装昇腾量化工具包并转换模型。

华为昇腾NPU-VLLM Ascend部署及镜像制作技术文章大纲

技术背景与需求

• 昇腾NPU在AI推理领域的优势
• VLLM（大规模语言模型推理框架）的应用场景
• 华为Ascend平台与VLLM结合的挑战与机遇

环境准备与依赖

• 昇腾NPU驱动及CANN工具链安装
• Python环境配置（PyTorch/Ascend适配版本）
• VLLM源码获取与Ascend NPU兼容性修改

VLLM模型部署流程

• 模型转换：HuggingFace模型转Ascend OM格式
• 推理配置：batch size、量化策略调整
• 性能调优：NPU算子优化与内存管理

昇腾NPU镜像制作步骤

• 基础镜像选择（Ubuntu/CentOS + CANN）
• 依赖项打包（Python库、驱动、工具链）
• Dockerfile编写与多阶段构建优化
• 镜像测试与性能验证

常见问题与解决方案

• 模型精度损失排查方法
• NPU利用率低下的调优技巧
• 容器内NPU设备权限问题处理

性能对比与案例分析

• VLLM在Ascend NPU vs GPU的延迟/吞吐量对比
• 实际业务场景中的部署案例（如客服机器人、代码生成）

未来优化方向

• 动态批处理支持
• 更轻量化的镜像构建方案
• 与MindSpore等框架的深度集成

华为昇腾NPU与VLLM部署相关文献

华为昇腾NPU（Neural Processing Unit）是专为AI计算设计的芯片，结合VLLM（Very Large Language Model）框架可高效部署大语言模型。以下为相关中文文献和技术资源：

1. 昇腾AI处理器架构解析
   《昇腾AI处理器架构与编程实践》一书详细介绍了昇腾NPU的硬件设计、软件栈及推理优化方法，涵盖AscendCL（昇腾计算语言）接口的使用。

2. VLLM在昇腾平台的适配研究
   部分高校论文探讨了如何修改VLLM的Kernel以适配昇腾NPU的异构计算能力，重点包括内存分配策略和算子加速实现。

3. 华为官方技术文档
   华为昇腾社区提供《Ascend CANN（Compute Architecture for Neural Networks）开发指南》，内含模型转换工具（OMG）、自定义算子开发及容器镜像制作流程。

4. 容器化部署实践
   《基于Ascend Hub的镜像构建指南》描述了如何通过Dockerfile集成CANN工具包、PyTorch/TensorFlow的昇腾版本及VLLM依赖库。

关键部署步骤

环境配置
确保宿主机安装昇腾驱动固件（*.run文件），容器内需挂载/usr/local/Ascend目录，并设置环境变量：

export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend
export LD_LIBRARY_PATH=$ASCEND_HOME/xxx/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

镜像制作示例
Dockerfile需包含基础依赖和昇腾组件：

FROM ubuntu:20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y python3.8
COPY Ascend-cann-toolkit_6.0.0_linux-x86_64.run /tmp
RUN chmod +x /tmp/Ascend-*.run && /tmp/Ascend-*.run --install

模型优化
使用atc工具将PyTorch模型转为OM格式：

atc --model=llama.onnx --output=llama_ascend --soc_version=Ascend910B

常见问题与调试

• 算子不支持：检查CANN版本是否匹配，或通过TE（Tensor Engine）手动实现缺失算子。
• 性能调优：使用msprof工具分析计算瓶颈，调整并行线程数或内存复用策略。

扩展资源

• 华为昇腾GitHub仓库：提供VLLM适配的示例代码和Issue讨论。
• AI论坛（如昇腾社区）：用户分享的实际部署案例和性能对比数据。