【CANN】Pi0机器人大模型 × 昇腾A2 测评
【CANN】Pi0机器人大模型 × 昇腾A2 测评
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Pi0机器人VLA大模型测评
哈喽大家好呀！我是 是Yu欸。
最近人形机器人和具身智能真的太火了，大家都在聊 Pi0、聊 VLA 大模型。但是，兄弟们，不管是搞科研还是做落地，咱们始终绕不开一个问题——算力。
今天，我们一起把当下最火的 Pi0 机器人视觉-语言-动作大模型，完完整整地部署在国产算力平台上，也就是华为的昇腾 Atlas 800I A2 服务器上。
在跑通仓库模型的基础上，我们做一次性能测评。 我们要测三个最核心的指标： 第一，推理速度，机器人反应够不够快？ 第二，控制精度，机械臂抓得准不准？ 第三，功能完整性，国产环境到底稳不稳？
让我们开始吧！
【01:30 - 03:30】 什么是CANN与测试背景
在正式跑代码之前，我先花两分钟介绍一下今天的幕后功臣。很多人只知道昇腾芯片，也就是 NPU，但很少人知道怎么用好它。
这就得提到 CANN 了。CANN 的全称是“神经网络计算架构”。简单来说，如果昇腾芯片是肌肉，那 CANN 就是神经系统。 我们平时用的 PyTorch 写的代码，怎么在国产 NPU 上跑起来？全靠 CANN 在中间做翻译和加速。它把上层的 AI 框架和底层的硬件算力完美地连接在了一起。
这次测评，我没有自己瞎折腾环境，而是直接使用了 CANN 开源社区 里的官方仓库，叫 cann-recipes-embodied-intelligence。 这个仓库里全是针对具身智能的优化案例。说实话，现在的国产开源生态真的比几年前好太多了，像这种可以直接拿来用的“交钥匙”工程，能帮我们省下大量踩坑的时间。
接下来，我们进实操。
【03:30 - 06:00】 环境配置
【06:00 - 09:30】 推理性能测评：速度与激情
【09:30 - 12:30】 精度测试
【12:30 - 14:00】 功能与兼容性
【14:00 - 15:00】 总结与展望
单次推理 65 毫秒，误差控制在 1 厘米级别。 这一连串数据证明了一件事：国产算力配合 CANN 软件栈，已经完全具备了支撑高端具身智能发展的核心能力。 咱们以后做机器人大模型，完全可以放心地用国产平台来跑。
如果你也是做 AI 的，或者对机器人感兴趣，我强烈建议你去逛逛 CANN 开源社区。 哪里不仅有我今天用的代码，还有很多针对大语言模型、计算机视觉的优化案例，全是干货。
以上就是测评的全部内容，我们下期视频再见。拜拜！
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