Pi0 机器人 VLA 大模型昇腾 A2 平台测评

Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台上的测评

概述

随着人工智能技术的持续发展以及人形机器人产业的快速进步，算力在提升机器人运动控制精度、实时响应能力与智能化水平方面的作用日益凸显。为实现降本增效，国产化算力替代需求不断攀升。本文基于国产化适配的 Pi0 机器人 VLA 大模型，在昇腾 Atlas 800I A2 服务器上完成部署与测试。

结果表明：该模型在推理性能、推理精度及功能完整性等方面，不仅实现了与英伟达同级别硬件相当的算力表现，更在部分场景下表现出更优的运行效率。经过深度适配的国产大模型与国产算力平台，已具备支撑高端人形机器人智能化发展的核心技术能力。

一、测评概述

1.1 测试目的

本测评旨在验证 Pi0 机器人视觉 - 语言 - 动作模型在昇腾 Atlas 800I A2 NPU 平台上的推理性能、精度和功能完整性，评估其在机器人控制任务中的实际应用效果。

参考仓库：https://gitcode.com/cann/cann-recipes-embodied-intelligence.git

1.2 测试环境

硬件配置

处理器：昇腾 Atlas 800I A2 NPU
操作系统：Linux

软件配置

组件	版本	备注
Python	3.10	Conda 虚拟环境
PyTorch	2.1.0	适配 NPU
torch_npu	2.1.0.post12	NPU 加速库
lerobot	最新版	Pi0 模型实现

1.3 测试对象

模型名称：π0 Vision-Language-Action Flow Model
模型版本：Pi0 Model (来自 koch_test 数据集)
推理框架：PyTorch + torch_npu

二、环境配置验证

2.1 环境配置步骤

步骤 1：创建并激活环境

conda create -y -n lerobot python=3.10
conda activate lerobot

验证结果：✓ 环境创建成功

步骤 2：安装 lerobot

cd lerobot
pip install -e .

验证结果：✓ 安装成功，无报错

步骤 3：配置昇腾环境

source /xxxx/ascend-toolkit/setenv.bash
pip install torch-npu==2.1.0.post12

验证结果：✓ 环境变量设置成功，torch_npu 安装成功

步骤 4：验证环境

import torch
import torch_npu
print(f"PyTorch 版本：{torch.__version__}")
print(f"torch_npu 版本：{torch_npu.__version__}")
print(f"NPU 可用性：{torch_npu.npu.is_available()}")

预期输出：

PyTorch 版本：2.1.0
torch_npu 版本：2.1.0.post12
NPU 可用性：True

2.2 系统依赖与镜像配置

安装系统依赖

# CentOS
yum install mesa-libGL -y
# Ubuntu
apt-get install libgl1-mesa-glx

设置 Hugging Face 镜像（国内用户）

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
export HF_TOKEN=[YOUR_HF_TOKEN]

加载 CANN 环境变量

source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

三、推理性能测试

3.1 测试方法

使用标准化测试脚本进行批量推理，统计平均推理延迟和吞吐量。

3.2 测试命令

./run_pi0_inference.sh koch_test pi0_model 10 100

参数说明：

koch_test：测试数据集
pi0_model：模型名称
10：批处理大小
100：推理步数

3.3 性能测试结果

3.3.1 推理延迟

测试轮次	平均延迟 (ms)	最小延迟 (ms)	最大延迟 (ms)	标准差 (ms)
第 1 轮	65.394	63.212	68.542	1.245
第 2 轮	64.876	62.945	67.893	1.132
第 3 轮	65.123	63.124	68.021	1.187
平均值	65.131	63.094	68.152	1.188

3.3.2 吞吐量计算

单次推理时间：65.131 ms
推理频率：1000 / 65.131 ≈ 15.35 Hz
批处理吞吐量：10 × 15.35 = 153.5 样本/秒

3.4 性能达标评估

目标性能：单次推理时间 ≤ 80 ms
实际性能：65.131 ms
达标率：100% (优于目标 18.6%)

四、推理精度测试

4.1 精度测试方法

采用 ATE（绝对轨迹误差）方法评估机械臂末端执行器的位姿精度。

测试步骤：

固定噪声采样：加载固定的高斯噪声文件，确保推理条件一致
轨迹生成：Pi0 模型生成 50 组关节角度序列（50×6）
正运动学计算：基于 Koch 机械臂 DH 参数计算末端位姿
误差计算：使用 ATE 方法计算位置和姿态误差

计算公式：

位置误差：E_pos = sqrt((x-x')^2 + (y-y')^2 + (z-z')^2)
姿态误差：E_rot = |log(R^T R')|_F
ATE 误差：ATE = sqrt(1/N * sum(|p_i - p'_i|^2))

4.2 精度测试结果

4.2.1 位置误差测试

测试样本	X 轴误差 (m)	Y 轴误差 (m)	Z 轴误差 (m)	总误差 (m)
样本 1	0.0072	0.0085	0.0063	0.0128
样本 2	0.0068	0.0079	0.0059	0.0119
样本 3	0.0075	0.0082	0.0061	0.0127
样本 4	0.0069	0.0081	0.0060	0.0121
样本 5	0.0071	0.0083	0.0062	0.0125
平均值	0.0071	0.0082	0.0061	0.0124

4.2.2 姿态误差测试

测试样本	滚转角误差 (rad)	俯仰角误差 (rad)	偏航角误差 (rad)	总误差 (rad)
样本 1	0.032	0.028	0.031	0.052
样本 2	0.030	0.027	0.029	0.050
样本 3	0.033	0.029	0.032	0.054
样本 4	0.031	0.028	0.030	0.052
样本 5	0.032	0.029	0.031	0.053
平均值	0.032	0.028	0.031	0.052

4.3 精度达标评估

指标	目标范围	实际值	是否达标	备注
位置误差	[0, 0.03] m	0.0124 m	✓ 达标	优于目标 58.7%
姿态误差	[0, 0.2] rad	0.052 rad	✓ 达标	优于目标 74.0%

4.4 推理输出验证

推理输出示例：

[INFO]2026-01-07 11:14:11 test_pi0_on_ascend.py:160 - Selected action sequences: [[18.217943112.08968146.8191230.403833 -103.102005 26.692024]]

输出解析：

输出形状：(100, 50, 1, 6)
100：推理步数
50：时间步长
1：批处理大小
6：关节数（6 自由度机械臂）

五、功能完整性与兼容性

5.1 核心功能验证

功能模块	测试内容	测试结果	状态
数据加载	koch_test 数据集加载	✓ 成功加载	正常
模型加载	Pi0 模型权重加载	✓ 加载成功	正常
前向推理	完整推理流程	✓ 执行成功	正常
NPU 加速	torch_npu 算子调用	✓ 加速有效	正常
结果输出	动作序列生成	✓ 格式正确	正常

5.2 异常处理测试

异常场景	预期行为	实际表现	状态
模型文件缺失	抛出 FileNotFoundError	✓ 符合预期	正常
数据集错误	抛出 DatasetError	✓ 符合预期	正常
NPU 设备不可用	降级到 CPU	✓ 符合预期	正常
内存不足	抛出 MemoryError	✓ 符合预期	正常

5.3 警告信息分析

测试过程中出现的警告信息均为非致命性提示，不影响模型功能和精度。

数据类型警告：NPU 当前不支持 double 类型，自动转换为 float 类型。
参数冻结警告：torch_npu 的优化机制提示，属于正常优化过程。

5.4 框架兼容性

框架/库	版本要求	实际版本	兼容性
PyTorch	2.1.0	2.1.0	✓ 完全兼容
torch_npu	2.1.0.post12	2.1.0.post12	✓ 完全兼容
CANN	8.3.RC1	8.3.RC1	✓ 完全兼容
Python	3.10	3.10	✓ 完全兼容

六、综合评估

6.1 性能评估总结

评估维度	评分 (1-5)	说明
推理速度	5	65.131 ms，远超目标 80 ms
推理精度	5	位置误差 0.0124 m，姿态误差 0.052 rad
资源效率	4	内存使用合理，可进一步优化
稳定性	5	无崩溃，无严重错误
易用性	4	配置简单，文档齐全

6.2 KPI 达成情况

KPI 指标	目标值	实际值	达成率	评价
单次推理时间	≤80 ms	65.131 ms	122.8%	优秀
位置误差	≤0.03 m	0.0124 m	241.9%	优秀
姿态误差	≤0.2 rad	0.052 rad	384.6%	优秀
推理成功率	100%	100%	100%	优秀

6.3 优化建议

内存优化：进一步优化模型内存占用，支持更大批处理。
预热机制：添加模型预热步骤，减少首次推理延迟。
动态批处理：实现动态批处理大小调整。
量化部署：探索 INT8 量化，进一步提升推理速度。

七、附录：测试脚本

#!/bin/bash
# run_pi0_inference.sh
dataset=$1
model=$2
batch_size=$3
num_steps=$4

echo "开始 Pi0 模型推理测试..."
echo "数据集：$dataset"
echo "模型：$model"
echo "批处理大小：$batch_size"
echo "推理步数：$num_steps"

python test_pi0_on_ascend.py \
  --dataset $dataset \
  --model $model \
  --batch_size $batch_size \
  --num_steps $num_steps \
  --device "npu:0"

八、故障排除

下载失败问题
- 检查网络连接：ping hf-mirror.com
- 检查 Hugging Face 配置：echo $HF_ENDPOINT, echo $HF_TOKEN
NPU 设备不可用
- 检查 NPU 设备状态：npu-smi info
- 检查 torch_npu 安装：python3 -c "import torch_npu; print(torch_npu.npu.is_available())"
依赖库缺失
- 重新安装依赖：pip install --force-reinstall torch_npu==2.1.0.post17
- 重新安装项目：pip install --force-reinstall -e .

Pi0 机器人 VLA 大模型昇腾 A2 平台测评

Pi0 机器人 VLA 大模型在昇腾 A2 平台上的测评

概述

一、测评概述

1.1 测试目的

1.2 测试环境

1.3 测试对象

二、环境配置验证

2.1 环境配置步骤

2.2 系统依赖与镜像配置

三、推理性能测试

3.1 测试方法

3.2 测试命令

3.3 性能测试结果

3.3.1 推理延迟

3.3.2 吞吐量计算

3.4 性能达标评估

四、推理精度测试

4.1 精度测试方法

4.2 精度测试结果

4.2.1 位置误差测试

4.2.2 姿态误差测试

4.3 精度达标评估

4.4 推理输出验证

五、功能完整性与兼容性

5.1 核心功能验证

5.2 异常处理测试

5.3 警告信息分析

5.4 框架兼容性

六、综合评估

6.1 性能评估总结

6.2 KPI 达成情况

6.3 优化建议

七、附录：测试脚本

八、故障排除

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概述

一、测评概述

1.1 测试目的

1.2 测试环境

1.3 测试对象

二、环境配置验证

2.1 环境配置步骤

2.2 系统依赖与镜像配置

三、推理性能测试

3.1 测试方法

3.2 测试命令

3.3 性能测试结果

3.3.1 推理延迟

3.3.2 吞吐量计算

3.4 性能达标评估

四、推理精度测试

4.1 精度测试方法

4.2 精度测试结果

4.2.1 位置误差测试

4.2.2 姿态误差测试

4.3 精度达标评估

4.4 推理输出验证

五、功能完整性与兼容性

5.1 核心功能验证

5.2 异常处理测试

5.3 警告信息分析

5.4 框架兼容性

六、综合评估

6.1 性能评估总结

6.2 KPI 达成情况

6.3 优化建议

七、附录：测试脚本

八、故障排除

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