让大模型在昇腾NPU上“起飞”：vLLM-Ascend调试调优全攻略

原创 于 2025-12-24 17:30:38 发布 · 460 阅读 · 11 ·
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#昇腾

一、引言

最近在玩昇腾NPU上的vLLM-Ascend项目。这个开源仓库挺有意思的，它是vLLM的硬件插件版本，专门为华为昇腾芯片优化，支持大模型的推理加速。我之前在部署一些LLM服务时，经常遇到性能瓶颈或者奇怪的精度问题，所以花了不少时间研究调试和调优。今天分享一下我的心得，重点是调试调优的经验技巧。希望对大家有帮助，如果你也是在折腾昇腾环境，不妨试试这些方法。

vLLM-Ascend的核心是让大模型推理在NPU上跑得更快、更稳。它支持像Qwen这样的模型，部署起来相对简单，但实际用的时候，总有地方需要调。比方说，内存溢出、推理速度慢，或者输出结果不对劲。这些问题不调优的话，服务就没法上线。我的经验是，从环境开始优化，然后用工具剖析问题，最后针对性调整参数。整个过程像修车，先检查零件，再试跑。

下面我分几个部分聊聊，先说基础优化，然后是调试工具的使用，最后分享一些实际案例。文章会配上流程图和截图，便于理解。所有操作基于Atlas 800系列NPU，CANN版本8.3以上，Python 3.11。

二、基础环境优化

调试调优的第一步，不是直接看代码，而是优化环境。环境不对，后面再怎么调都白搭。我在实践中发现，昇腾的性能很大程度上取决于OS和库的配置。以下是我的几点经验。

2.1 容器化部署

首先，容器化部署是必须的。用Docker跑vLLM-Ascend，能隔离环境，避免主机污染。启动容器时，要挂载NPU设备和相关库。命令大概这样：

export DEVICE=/dev/davinci0
export IMAGE=quay.io/ascend/vllm-ascend:v0.11.0rc3
docker run --rm \
  --name vllm-ascend \
  --shm-size=1g \
  --device $DEVICE \
  --device /dev/davinci_manager \
  --device /dev/devmm_svm \
  --device /dev/hisi_hdc \
  -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
  -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
  -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ \
  -v /usr/local/Ascend/driver/version.info:/usr/local/Ascend/driver/version.info \
  -v /etc/ascend_install.info:/etc/ascend_install.info \
  -v /root/.cache:/root/.cache \
  -p 8000:8000 \
  -it $IMAGE bash

运行后，进容器检查npu-smi，确保NPU识别正常。截图如下：

这张图显示了NPU的利用率和内存使用，如果没问题，就可以继续。

2.2 优化Python和pip

接下来，优化Python和pip。默认Python可能没启用LTO和PGO，这些能提升编译效率。我下载了优化的Python包安装：

mkdir -p /workspace/tmp
cd /workspace/tmp
wget https://repo.oepkgs.net/ascend/pytorch/vllm/lib/libcrypto.so.1.1
wget https://repo.oepkgs.net/ascend/pytorch/vllm/lib/libomp.so
wget https://repo.oepkgs.net/ascend/pytorch/vllm/lib/libssl.so.1.1
wget https://repo.oepkgs.net/ascend/pytorch/vllm/python/py311_bisheng.tar.gz

cp *.so* /usr/local/lib
tar -zxvf py311_bisheng.tar.gz -C /usr/local/
mv /usr/local/py311_bisheng /usr/local/python
# 然后设置软链接和PATH

安装后，pip用清华镜像加速：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。这样下载模型快多了。

OS层面，内存分配器很重要。默认的可能碎片化严重，我试过jemalloc和tcmalloc。jemalloc适合多线程：

apt update && apt install libjemalloc2 -y
export LD_PRELOAD="/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libjemalloc.so.2:$LD_PRELOAD"

tcmalloc更适合大内存场景：

apt install libgoogle-perftools4 libgoogle-perftools-dev -y
export LD_PRELOAD="$LD_PRELOAD:/usr/lib/aarch64-linux-gnu/libtcmalloc.so"

我对比过，用jemalloc后，推理内存使用降了10%左右。结果图见下：

这个柱状图显示了默认、jemalloc和tcmalloc下的峰值内存，jemalloc胜出。

torch_npu的优化也不能少。设置内存扩展：

export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"
export TASK_QUEUE_ENABLE=2
export CPU_AFFINITY_CONF=1

这些能减少内存碎片，提高任务调度效率。

CANN的HCCL优化针对通信。启用AIV模式：

export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AIV"

多节点时，还可以调HCCL_BUFFSIZE。我在8卡部署时，设成256，提升了并行效率。

这些基础优化后，服务启动就稳多了。记住，优化前先benchmark一下速度，再比对。

三、性能剖析工具

调优不是瞎猜，得用工具剖析。vLLM-Ascend有几个好用的剖析器，我常用msserviceprofiler和执行时长观测。

3.1 msserviceprofiler

先说msserviceprofiler。安装简单：pip install msserviceprofiler==1.2.2。

配置json文件，比如ms_service_profiler_config.json：

{
  "enable": 1,
  "prof_dir": "vllm_prof",
  "profiler_level": "INFO",
  "host_system_usage_freq": 10,
  "npu_memory_usage_freq": 10,
  "acl_task_time": 1,
  "timelimit": 60,
  "domain": "Request;ModelExecute"
}

设置环境：export SERVICE_PROF_CONFIG_PATH=ms_service_profiler_config.json。

然后启动服务：vllm serve Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct --host 0.0.0.0 --port 8000 &。

发送请求后，数据存到prof_dir。分析命令：

msserviceprofiler analyze --input-path=./vllm_prof/xxxx --output-path=output

输出有chrome_tracing.json，用MindStudio Insight看。流程图如下：

这个流程图从配置到可视化，一步步清楚。MindStudio里，能看到时间线，红色块是瓶颈。比如，我发现ModelExecute域占时长70%，就知道模型forward慢。

时间线视图详见如下链接中的介绍：https://www.youtube.com/watch?v=lxjWiVuK5cA。

3.2 执行时长观测

另一个工具是执行时长观测。设环境变量：export VLLM_ASCEND_MODEL_EXECUTE_TIME_OBSERVE=1。

跑推理脚本，比如offline_inference_npu.py。日志会打印：

Profile execute duration [Decode]:
[post process]: 14.17 ms
[prepare input and forward]: 9.57 ms
[forward]: 4.14 ms

我用这个定位post process慢，是因为采样参数top_p太高。调低后，速度Up 20%。

前后时长对比表如下，可以看出，这个表直观显示优化效果。

阶段默认 (ms)优化后 (ms)
post process15.0310.50
prepare input and forward10.008.20
forward4.423.80

如果想深挖operator，用acl_task_time=2，预载libmspti.so：export LD_PRELOAD=$ASCEND_TOOLKIT_HOME/lib64/libmspti.so。

这些工具帮我省了不少时间，推荐先剖析再调。

四、调试技巧

调试是调优的痛点，vLLM-Ascend常出精度问题，如NaN或输出乱码。我用MSProbe工具诊断。

安装：pip install mindstudio-probe==8.3.0。可视化加pip install tb_graph_ascend。

（1）配置config.json：

{
  "task": "statistics",
  "dump_path": "/home/data_dump",
  "rank": [],
  "step": [],
  "level": "mix",
  "async_dump": false,
  "statistics": {
    "scope": ["Module.conv1.Conv2d.forward.0", "Module.fc2.Linear.forward.0"],
    "list": ["relu"]
  }
}

启动服务用eager模式：vllm serve Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct --enforce-eager --additional-config ‘{“dump_config”: “/data/msprobe_config.json”}’ &。

发送请求，dump到data_dump。准备问题dump和基准dump。

（2）比较用compare.json：

{
  "npu_path": "./problem_dump",
  "bench_path": "./bench_dump"
}

运行：msprobe graph_visualize --input_path ./compare.json --output_path ./graph_output。

然后tensorboard：tensorboard --logdir ./graph_output --port 6006。

在浏览器看，红色节点是差异大处。比如，我发现relu后有Inf，是因为输入scale不对。调整量化参数解决。

调试流程图如下，从准备到分析，步骤清晰。

TensorBoard视图如下，其中高亮了conv层差异，帮我快速定位

常见技巧：

  • 用L1 level先轻量扫一遍，再mix深挖。
  • scope限制范围，避免dump太大。
  • 分布式时，指定rank。
  • 如果no dump，查权限或eager模式。

我调试一个Qwen模型时，用这个找到KV cache溢出，改kv_parallel_size后稳了。

五、调优案例

5.1 案例1：单卡推理慢——基于Profiling数据的内存优化

问题现象： 在部署Qwen2.5-0.5B模型时，设定batch=4，发现推理速度不理想，仅有 50 tokens/s 左右，且显存占用波动较大。

工具分析（关键步骤）： 为了找到慢的原因，我使用了第三节介绍的 msserviceprofiler 进行抓取。

  1. 配置 ms_service_profiler_config.json，将 profiler_level 设为 INFO。
  2. 运行推理并生成 chrome_tracing.json。
  3. 数据解读：将文件导入 MindStudio Insight 或 Chrome://tracing 查看 Timeline。

下图展示了优化前的Profiling时间轴（红色箭头指向处展示了明显的调度间隙（Gap），表明NPU在等待CPU进行内存调度，并未满负荷工作）。可以看到在两个ModelExecute（模型计算）块之间，存在较长的空白间隙（Gap）。通过查看详情，发现这些间隙主要消耗在内存申请和释放的操作上，并没有在这个时间段内高效利用NPU计算单元。

我们通过分析认为这是默认内存分配器导致的内存碎片化问题，导致调度器花费大量时间在整理内存上。因此，我采取了前文提到的“组合拳”：

  • 配置内存分割：export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:250"，减少大块内存的频繁切分。
  • 更换分配器：启用 jemalloc 替代默认的 ptmalloc，优化多线程下的内存并发分配。

优化验证： 重新配置后再次Profiling，Timeline上的空白间隙明显缩短，计算密度变大。最终测试推理速度提升至 80 tokens/s 左右，性能提升约60%。

下图展示了优化后的Profiling Timeline视图。 启用jemalloc和优化内存配置后，调度间隙显著缩短，计算流更加紧凑，吞吐量随之提升。

5.2 案例2：多节点精度问题

8卡EP，输出不对。

用MSProbe dump，比对发现专家层weight grad有NaN。改–quantization ascend，加–enable-weight-nz-layout，解决。

日志截图（dump.json 片段）如下，显示min/max值异常。

调后，结果正常，精度从0.85到0.92。

另一个技巧：在large_scale_ep教程基础上，调–max-num-batched-tokens和–gpu-memory-utilization。默认0.9，我调到0.95，内存利用高，但别溢出。

多节点通信，查hccn_tool，确保连通。

hccn_tool -i 0 -ping -g address 192.0.0.2

这些案例让我体会到，调优是迭代的，先基线，再工具，再调整。

六、总结

vLLM-Ascend的调试调优，说难不难，关键是工具和经验。基础优化打底，剖析工具找问题，针对性调参数，就能出好效果。我的博客基于仓库文档和实际操作，如果你有更好方法，欢迎评论交流。昇腾开源社区挺活跃的，多看readme和教程，能少走弯路。

最后，推荐仓库：https://github.com/vllm-project/vllm-ascend。里面有更多例子。

注明：昇腾PAE案例库对本文写作亦有帮助。

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