国产算力芯片部署AI大模型实测指南

一、硬件与软件环境准备

本实验基于以下硬件平台：

• 寒武纪MLU370-S4：16GB显存，支持Cambricon Neuware SDK 1.13.1。
• 海光DCU K100：32GB显存，支持ROCm 5.7及DTK 24.04。
• 主机：双路Intel Xeon Gold 6330，256GB内存，Ubuntu 22.04。

驱动与工具链安装步骤：

1. 寒武纪：
   下载并提供Neuware安装包，执行 sudo rpm -ivh neuware-1.13.1-1.x86_64.rpm，确认 cnmon 命令可用。
2. 海光：
   安装ROCm内核驱动，执行 sudo apt install rocm-dkms，并配置环境变量 export ROCM_PATH=/opt/rocm。
3. 大模型框架：
   使用Python 3.10，创建虚拟环境，安装PyTorch 2.0.1及相关依赖。

二、模型选择与下载

以ChatGLM3-6B为例，从Hugging Face下载：

git lfs install
git clone https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b

三、模型转换与适配

3.1 寒武纪

使用Cambricon PyTorch转换脚本：

python convert_glm_to_cambricon.py 
  --model_path ./chatglm3-6b 
  --output_dir ./cambricon_model 
  --half

转换后生成 cambricon_model 目录，包含 model.pt 和 config.json。

3.2 海光

利用ROCm兼容的PyTorch，直接加载模型并保存为ROCm格式：

import torch
import torch_directml
device = torch_directml.device()
model = AutoModel.from_pretrained('./chatglm3-6b', trust_remote_code=True).to(device)
torch.save(model.state_dict(), './rocm_model.pth')

四、推理部署与测试

4.1 寒武纪推理

编写推理脚本，使用Cambricon Runtime：

import camb_pytorch as cam
model = cam.load_model('./cambricon_model')
input_text = '请介绍国产算力芯片。'
output = model.generate(input_text, max_length=512)
print(output)

4.2 海光推理

使用DirectML后端：

import torch_directml
model.load_state_dict(torch.load('./rocm_model.pth'))
model.to('directml')
output = model.generate('请介绍国产算力芯片。', max_length=512)
print(output)

五、性能指标对比

六、注意事项与优化建议

• 显存不足：可启用模型量化或梯度检查点。
• 驱动版本：及时更新至最新稳定版。
• 批量推理：使用动态批处理提升吞吐量。
• 日志监控：利用 cnmon 或 rocm-smi 观察芯片状态。

七、总结

寒武纪与海光芯片均能有效部署AI大模型，海光在吞吐量上略占优势，寒武纪生态更成熟。实际选型需结合成本、功耗与软件生态综合考虑。