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前言

近两年大语言模型的推理需求爆发式增长，推理引擎成为了AI工程落地的核心基础设施。举个例子，爆发式增长的推理需求相当于一群车过马路，传统的推理引擎就是“单车道马路”，容易拥堵。而vLLM是业界领先的开源推理框架，相当于“十车道高速公路”，让AI的响应更快更迅速、成本也更低。

为了支持昇腾AI芯片生态，vLLM社区在去年年底推出了vLLM-Ascend硬件插件‌。就像是为昇腾芯片量身定制的“适配器”，巴适得很。截至 2025 年 12 月，vLLM-Ascend 已支持 Llama、Qwen、ChatGLM、Mixtral 等主流架构，并具备 Expert Parallelism（EP）、多模态、Embedding 模型等高级能力。

本篇文章带大家深入了解一下vLLM-Ascend 开源仓库的结构，并且实际体验一下环境部署、基础配置与推理测试。

vLLM-Ascend 开源仓

开源仓的git地址是https://github.com/vllm-project/vllm-ascend

可以看到每天都在更新，还是非常的给力。

vLLM-Ascend 是 vLLM 官方维护的硬件插件仓库，采用“主干对齐 + 插件扩展”的开发模式。其代码结构在保持与上游 vLLM 高度兼容的同时，新增了针对 Ascend NPU 的适配层。

关键机制说明

• 插件化架构：通过vllm_ascend/目录实现硬件抽象层（HAL），在运行时动态替换 vLLM 默认的 CUDA 后端。
• 算子融合：csrc/ascend/中使用Ascend C或ACL C++ API编写高性能算子，并通过 PyTorch CustomOp 注册。
• 版本对齐：每个 release tag（如v0.9.1）严格对应上游 vLLM 同名版本，确保 API 兼容性。
• CI 验证：main 分支持续通过 Ascend CI 测试，保障质量。

注意注意：大家不用修改原有的vLLM调用代码，只需要安装vllm-ascend，系统自动会启用Ascend后端。

版本与分支策略

项目采用清晰的版本管理策略，确保与上游 vLLM 主库同步：

重要提示：我们一定要使用与插件分支严格匹配的 vLLM 主库源码（通常为releases/vX.Y.Z），不能直接pip install vllm。

环境部署全流程

这次环境部署，我在gitcode上面进行。

首先在gitcode上面找到“我的Notebook”

点激活

资源选择如下

创建好如下

部署以不同场景划分为：离线在线、单机、多机、PD混布、PD分离。这次就用单机来演示。

点击Terminal，打开一个终端。

环境检查与验证

在开始之前，请确保我们的系统满足以下条件：

1. 硬件

• 华为 Atlas 系列 NPU 设备，例如：
  • Atlas 800I A2 / A3 (推理)
  • Atlas A2 / A3 (训练)

2. 软件

• 操作系统：Linux（推荐 EulerOS、CentOS 或 Ubuntu）
• Python 版本：>=3.9, <3.12（本文使用 Python 3.11）
• CANN 版本：>=8.2.rc1（请根据你的 NPU 驱动版本安装对应 CANN）
• PyTorch & torch-npu：需使用 Ascend 官方提供的版本

然后可以通过以下命令检查 NPU 状态

npu-smi info # 应显示 1 张 910B 卡 python -c "import torch; import torch_npu; print(torch.npu.is_available())" # 应输出 True

安装 vLLM 与 vLLM-Ascend

1、设置 pip 源（加速）

pip config set global.extra-index-url "https://mirrors.huaweicloud.com/ascend/repos/pypi"

2、克隆并安装 vLLM（v0.9.1）

git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git cd vllm && git checkout releases/v0.9.1 VLLM_TARGET_DEVICE=empty pip install -v -e .

3、克隆并安装 vLLM-Ascend（v0.9.1-dev）

cd .. git clone https://github.com/vllm-project/vllm-ascend.git cd vllm-ascend && git checkout v0.9.1-dev pip install -v -e .

4、验证插件是否加载成功

python -c "import vllm_ascend; print('✅ vLLM-Ascend plugin loaded!')"

如果无报错，说明安装成功！

下载模型与推理测试

点开notebook的python

下载 Qwen2.5-7B-Instruct 模型

from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct', cache_dir='./models') print(f"Model saved to: {model_dir}")

模型验证测试

curl http:// `ip:port` /v1/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "qwen-2.5b", "prompt": "Beijing is a","max_tokens": 5,"temperature": 0}'

前置准备使用gsm8k数据集: https://github.com/openai/grade-school-math 将解压后的gsm8k/文件夹部署到AISBench评测工具根路径下的ais_bench/datasets文件夹下

查找配置文件位置：

ais_bench --models vllm_api_general_chat --datasets demo_gsm8k_gen_4_shot_cot_chat_prompt --search

修改查找到的vllm_api_general_chat.py内容（主要修改path、model、ip、port）

from ais_bench.benchmark.models import VLLMCustomAPIChat models = [ dict( attr="service", type=VLLMCustomAPIChat, abbr='vllm-api-general-chat', path="", model="qwen-2.5b", # 指定服务端已加载模型名称，依据实际VLLM推理服务拉取的模型名称配置（配置成空字符串会自动获取） request_rate = 0, retry = 2, host_ip = "localhost", # 指定推理服务的IP host_port = 8080, # 指定推理服务的端口 max_out_len = 512, batch_size=1, generation_kwargs = dict( temperature = 0.5, top_k = 10, top_p = 0.95, seed = None, repetition_penalty = 1.03, ) ) ]

执行命令：设置在*号卡运行，使用,隔开，使用几张卡就写几个

export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7,8

第一次执行建议加上--debug，可以输出具体日志

ais_bench --models vllm_api_general_chat --datasets demo_gsm8k_gen_4_shot_cot_chat_prompt --debug ais_bench --models vllm_api_general_chat --datasets demo_gsm8k_gen_4_shot_cot_chat_prompt --summarizer example

输出结果：

推理性能表现

以本次测试使用的Qwen2.5-7B-Instruct模型为例，在Atlas 800I A2（搭载 8×Ascend 910B）单机环境下，开启Continuous Batching + Expert Parallelism（EP）后，实测性能如下：

💡 注意注意：以上数据基于max_tokens=512、temperature=0.5、输入长度 ≈ 128 tokens 的典型对话场景，使用 AISBench 工具采集。

常见问题与调优建议

这次实验过程中还是遇到了不少问题，主要问题如下：

总结

vLLM-Ascend 作为 vLLM 官方支持的昇腾插件，标志着国产 AI 芯片在大模型推理领域的成熟与开放。通过本文的介绍，相信大家对于vLLM-Ascend有了一个深入的了解。本文参考了昇腾PAE案例库，推荐大家去学习学习。

未来，随着Expert Parallelism（EP）、多模态支持和量化推理的持续增强，vLLM-Ascend 定将进一步降低大模型在国产硬件上的应用门槛。