cann-recipes-infer：推理优化样例集

哈__

1099人浏览 · 2026-02-07 00:03:18

哈__ · 2026-02-07 00:03:18 发布

本文基于CANN开源社区的cann-recipes-infer仓库进行技术解读

CANN仓库地址：https://atomgit.com/cann
仓库链接：https://atomgit.com/cann/cann-recipes-infer

前言

大模型推理是AIGC落地的关键。但推理往往面临性能瓶颈：延迟高、吞吐量低、显存占用大……

cann-recipes-infer就是CANN提供的推理优化样例集，展示了如何在NPU上实现高效的模型推理。

什么是cann-recipes-infer

cann-recipes-infer是CANN针对推理业务提供的优化样例集合，特点包括：

覆盖主流模型
提供完整推理代码
多种优化技术
可以直接使用

简单说，就是推理优化的"实战手册"。

与cann-recipes-train的区别

项目	关注点	目标
cann-recipes-train	训练速度、稳定性	提高训练效率
cann-recipes-infer	低延迟、高吞吐、低显存	提高推理效率

支持的模型

大语言模型

LLM推理优化：
├── Llama系列
│   ├── Llama 2 (7B/13B/70B)
│   ├── Llama 3 (8B/70B)
│   └── Code Llama
├── ChatGLM系列
│   ├── ChatGLM2
│   └── ChatGLM3
├── Qwen系列
│   ├── Qwen-7B
│   ├── Qwen-14B
│   └── Qwen-72B
├── Baichuan系列
│   ├── Baichuan-7B
│   └── Baichuan-13B
└── Mistral/Gemma等其他LLM

多模态模型

多模态推理优化：
├── 视觉语言模型
│   ├── LLaVA
│   ├── BLIP
│   └── CLIP
├── 文生图模型
│   ├── Stable Diffusion
│   ├── DALL-E 2
│   └── Midjourney风格
└── 语音模型
    ├── Whisper
    └── Vallex

核心优化技术

1. 模型量化

# 模型量化
from cann.infer import Quantizer

# FP16量化
quantizer = Quantizer(
    model_path="llama-7b",
    output_path="llama-7b-fp16",
    quantization="fp16"
)
quantizer.quantize()

# INT8量化
quantizer = Quantizer(
    model_path="llama-7b",
    output_path="llama-7b-int8",
    quantization="int8",
    calibration_data="calibration_data.bin"
)
quantizer.quantize()

# W4A16量化（4-bit权重，16-bit激活）
quantizer = Quantizer(
    model_path="llama-7b",
    output_path="llama-7b-w4a16",
    quantization="w4a16"
)
quantizer.quantize()

2. KV Cache优化

# KV Cache优化
from cann.infer import KVCacheManager

# 创建KV Cache
kv_cache = KVCacheManager(
    model="llama-7b",
    batch_size=1,
    max_seq_len=4096,
    cache_dtype="fp16"  # 或 "int8"
)

# 使用KV Cache
for token in input_tokens:
    output, kv_cache = model.generate(
        token,
        kv_cache=kv_cache
    )

# Paged KV Cache（节省显存）
paged_kv_cache = KVCacheManager(
    model="llama-7b",
    batch_size=1,
    max_seq_len=4096,
    use_paged_cache=True,
    page_size=128
)

3. 连续批处理

# 连续批处理（Continuous Batching）
from cann.infer import ContinuousBatching

# 创建连续批处理引擎
engine = ContinuousBatching(
    model="llama-7b",
    max_batch_size=32,
    max_seq_len=4096
)

# 添加请求
request1 = engine.add_request(prompt1)
request2 = engine.add_request(prompt2)

# 动态批处理
while not all_done(request1, request2):
    # 获取当前batch
    batch = engine.get_batch()

    # 推理
    outputs = model.infer(batch)

    # 更新requests
    engine.update_requests(outputs)

4. Flash Attention推理

# Flash Attention推理
from cann.infer import FlashAttentionInference

# 使用Flash Attention
inference = FlashAttentionInference(
    model="llama-7b",
    use_flash_attention=True,
    flash_attention_tile_size=128
)

# 推理
output = inference.generate(prompt)

性能优化

1. 流式推理

# 流式推理
from cann.infer import StreamingInference

# 创建流式推理引擎
engine = StreamingInference(
    model="llama-7b",
    stream_output=True
)

# 流式生成
for token in engine.generate_stream(prompt):
    print(token, end="", flush=True)

2. 并发推理

# 并发推理
from cann.infer import ConcurrentInference

# 创建并发推理引擎
engine = ConcurrentInference(
    model="llama-7b",
    num_concurrent_requests=4
)

# 并发处理多个请求
results = []
for prompt in prompts:
    result = engine.generate_async(prompt)
    results.append(result)

# 等待所有请求完成
for result in results:
    print(result.get())

3. 内存优化

# 内存优化
from cann.infer import MemoryOptimizer

# 优化内存使用
optimizer = MemoryOptimizer(
    model="llama-7b",
    enable_memory_reuse=True,
    enable_memory_defrag=True
)

# 获取优化后的内存信息
memory_info = optimizer.get_memory_info()
print(f"Peak memory: {memory_info.peak_memory:.2f} GB")
print(f"Fragmentation: {memory_info.fragmentation:.2f}%")

项目结构

cann-recipes-infer/
├── llm/                      # 大语言模型
│   ├── llama/
│   │   ├── llama_2_7b/
│   │   ├── llama_2_13b/
│   │   └── llama_2_70b/
│   ├── chatglm/
│   └── qwen/
├── multimodal/               # 多模态模型
│   ├── llava/
│   ├── stable_diffusion/
│   └── clip/
├── optimization/             # 优化技术
│   ├── quantization/
│   ├── kv_cache/
│   ├── continuous_batching/
│   └── flash_attention/
├── benchmarks/               # 性能测试
│   ├── latency/
│   ├── throughput/
│   └── memory/
├── examples/                 # 使用示例
└── docs/                     # 文档

实战案例

案例1：Llama 2推理

# llama2_inference.py
from cann.infer import Llama2Inference

# 加载模型
inference = Llama2Inference(
    model_path="llama-2-7b",
    device="npu",
    dtype="fp16",
    use_kv_cache=True,
    use_flash_attention=True
)

# 生成文本
prompt = "请介绍一下人工智能的发展历程"
output = inference.generate(
    prompt,
    max_length=512,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    top_k=50
)

print(f"Prompt: {prompt}")
print(f"Response: {output}")

案例2：多轮对话

# multi_turn_chat.py
from cann.infer import ChatInference

# 创建对话引擎
chat = ChatInference(
    model_path="chatglm2-6b",
    device="npu",
    system_prompt="你是一个 helpful 的 AI 助手。"
)

# 多轮对话
while True:
    user_input = input("User: ")

    if user_input == "exit":
        break

    # 生成回复
    response = chat.chat(user_input)

    print(f"Assistant: {response}")

案例3：Stable Diffusion推理

# stable_diffusion_inference.py
from cann.infer import StableDiffusionInference

# 创建Stable Diffusion引擎
sd = StableDiffusionInference(
    model_path="stable-diffusion-v1.5",
    device="npu",
    dtype="fp16"
)

# 生成图像
prompt = "一只可爱的猫咪，坐在窗台上，阳光明媚"
negative_prompt = "blur, low quality, distorted"

image = sd.generate(
    prompt=prompt,
    negative_prompt=negative_prompt,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=7.5,
    width=512,
    height=512
)

# 保存结果
image.save("output.png")

性能优化流程

优化流程图

性能测试

1. 延迟测试

# 延迟测试
from cann.infer.benchmark import LatencyBenchmark

# 创建延迟测试
benchmark = LatencyBenchmark(
    model="llama-7b",
    num_iterations=100
)

# 运行测试
results = benchmark.run()

# 输出结果
print(f"平均延迟: {results.avg_latency:.2f} ms")
print(f"P50延迟: {results.p50_latency:.2f} ms")
print(f"P95延迟: {results.p95_latency:.2f} ms")
print(f"P99延迟: {results.p99_latency:.2f} ms")

2. 吞吐量测试

# 吞吐量测试
from cann.infer.benchmark import ThroughputBenchmark

# 创建吞吐量测试
benchmark = ThroughputBenchmark(
    model="llama-7b",
    batch_sizes=[1, 2, 4, 8, 16],
    num_iterations=100
)

# 运行测试
results = benchmark.run()

# 输出结果
for batch_size, throughput in results.items():
    print(f"Batch {batch_size}: {throughput:.2f} tokens/s")

3. 内存测试

# 内存测试
from cann.infer.benchmark import MemoryBenchmark

# 创建内存测试
benchmark = MemoryBenchmark(
    model="llama-7b",
    batch_size=1,
    seq_len=4096
)

# 运行测试
results = benchmark.run()

# 输出结果
print(f"显存使用: {results.memory_usage:.2f} GB")
print(f"显存峰值: {results.peak_memory:.2f} GB")

常见问题

Q1：如何选择量化方案？

FP16平衡精度和性能，INT8极致性能但可能损失精度。

Q2：KV Cache占用多少显存？

取决于模型大小、batch size、序列长度。通常占用显存的30-50%。

Q3：连续批处理的优势是什么？

提高GPU利用率，降低平均延迟，提高吞吐量。

总结

cann-recipes-infer是CANN的推理优化样例集，主要特点：

覆盖主流LLM和多模态模型
提供多种优化技术
完整的推理代码
性能测试工具

对于在NPU上实现高效推理，cann-recipes-infer是最佳实践参考。

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