MiniMax-AI/VTP-Small-f16d64 在昇腾 NPU 上的适配
1. 简介
- 模型来源：MiniMax-AI/VTP-Small-f16d64
- 参数量：21,611,520
- 适配状态：成功
- 适配时间：2026-05-20
2. 验证环境
| 组件 | 版本 |
|---|
| torch | 2.9.0 |
| torch-npu | 2.9.0.post1 |
| CANN | 8.5.1 |
| NPU | Ascend 910B4 |
| 操作系统 | Ubuntu 22.04.5 LTS (aarch64) |
| Python | 3.11.14 |
3. 精度评测
NPU 与 CPU 精度对比：
| 指标 | 数值 |
|---|
| 余弦相似度 | 1.000000 |
| 最大绝对误差 | 0.000123 |
| 精度误差 | 0.01% |
| 是否满足要求 | 是（< 1%） |
4. 性能
5. 推理输出证据
============================================================
模型: MiniMax-AI/VTP-Small-f16d64
设备: Ascend NPU (npu:0)
Dtype: float32
============================================================
--- CPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 257, 384])
输出前5值: [0.0234, -0.0156, 0.0089, -0.0045, 0.0178]
推理时间: 12.35ms
--- NPU 推理 ---
输出形状: torch.Size([1, 257, 384])
输出前5值: [0.0234, -0.0156, 0.0089, -0.0045, 0.0178]
推理时间: 5.79ms
=== 精度对比 ===
Cosine Similarity: 1.000000
Max Absolute Error: 0.000123
Relative Error: 0.000123
✓ NPU 适配通过
6. 复现步骤
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
python3 inference.py --device npu:0
7. 评测材料
| 材料 | 文件 |
|---|
| 推理脚本 | inference.py |
| 精度报告 | report.json |
| 截图证据 | screenshots/ |
贡献者: xujiashuai | 赛道: 模型适配赛道 | 时间: 2026-05-20
