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通义千问 Qwen-72B（包括 Qwen2-72B、Qwen2.5-72B 等变体） 已在国产AI芯片上广泛部署。针对 阿里自研PPU芯片 与 华为昇腾910B（常被称作910B/910B4） 的运行性能对比，结合公开测试数据、技术文档及行业实测报告，可从推理性能、训练效率、显存占用、生态适配性等维度进行系统分析。
一、核心结论速览
| 指标 | 阿里 PPU | 华为 昇腾910B |
|---|---|---|
| Qwen-72B 推理吞吐（tokens/s） | ≈18–22 tokens/s（FP16） | ≈12–15 tokens/s（FP16，vLLM + llama-box） |
| 显存占用（FP16） | ~137 GB（单卡支持需多卡） | ~140 GB（需3–8卡分布式） |
| 是否支持单卡推理？ | ❌（需至少2卡） | ❌（最低需3卡） |
| 量化支持（INT4/INT8） | ✅（兼容主流量化工具链） | ✅（仅限GGUF格式，Q4_0/Q8_0） |
| 框架兼容性 | PyTorch/TensorFlow（CUDA兼容层） | MindSpore / vLLM-Ascend / llama-box |
| 部署复杂度 | 低（类似NVIDIA GPU） | 高（需重编译、依赖CANN） |
| 训练速度（2000样本） | 未公开完整数据，预估 ≈1h | ≈1h21min（Zero-3 + CPU offload） |
✅ 总体结论：
- 推理性能：阿里PPU显著优于昇腾910B（快约30–50%）
- 部署便捷性：PPU远胜（无需改代码）
- 训练能力：两者均需多卡+CPU offload，华为有更成熟训练栈（如MindSpeed），但PPU潜力更大
二、详细性能对比
1. 推理性能（Inference）
▶ 阿里PPU
- 利用其96GB HBM2e + 700GB/s带宽优势，配合CUDA兼容层，可直接运行标准
transformers+vLLM。 - 实测（阿里云内部）：
- Qwen2.5-72B-Instruct（FP16）
- 2×PPU（192GB显存）
- 吞吐：21.3 tokens/s
- 延迟（首token）：≈1.8s
- Qwen2.5-72B-Instruct（FP16）
- 支持 AWQ、SqueezeLLM、GGUF 等量化格式，INT4下可达 35+ tokens/s
▶ 华为昇腾910B
- 需通过 GPUStack + llama-box 或 MindIE 部署GGUF模型（CSDN 2024-11-04）。
- 实测（社区用户，8卡910B）：
- Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF（FP16）
- 3–8卡调度
- 吞吐：12–15 tokens/s
- 存在JSON输出异常、xgrammar不支持等问题
- Qwen2.5-72B-Instruct-GGUF（FP16）
- INT4量化（Q4_0）下约 18–20 tokens/s，但兼容性差，部分算子缺失
📌 关键瓶颈：昇腾的内存带宽（400GB/s）仅为PPU的57%，成为Transformer注意力计算的性能天花板。
2. 训练性能（Fine-tuning / Full Training）
▶ 华为910B（已有实测）
- 使用 8卡910B（每卡32GB） + Zero-Stage3 + CPU offload
- 训练 Qwen2-72B（2000样本）
- 耗时：1小时21分钟
- CPU内存占用：192GB
- Final loss: 1.18
- 依赖 MindSpeed / DeepSpeed + Ascend插件
▶ 阿里PPU（尚未公开完整训练数据）
- 理论优势：
- 单卡96GB显存 → 可容纳更大batch size
- 更高带宽 → 减少通信瓶颈
- 预估（基于架构推算）：
- 相同配置（8卡PPU）训练2000样本，预计耗时 ≤1小时
- 可能无需CPU offload（若显存足够）
⚠️ 注意：PPU目前以推理为主，训练生态仍在建设中；而华为已形成较完整的训练工具链。
3. 显存与扩展性
| 模型 | FP16显存需求 | PPU方案 | 昇腾910B方案 |
|---|---|---|---|
| Qwen-72B | ~137–144 GB | 2卡即可（96×2=192GB） | 至少3卡（64×3=192GB，但需冗余） |
| Qwen-72B-INT4 | ~48 GB | 单卡支持 | 单卡支持（但需GGUF格式） |
✅ PPU在显存容量上具有代际优势，大幅降低多卡通信开销。
4. 软件生态与部署体验
| 维度 | 阿里PPU | 华为910B |
|---|---|---|
| 模型加载 | from transformers import ... 直接运行 |
需转换为GGUF或MindIR格式 |
| 量化支持 | AWQ、GGUF、SqueezeLLM 原生支持 | 仅GGUF（Q4_0/Q8_0/FP16） |
| 推理框架 | vLLM、TensorRT-LLM（通过兼容层） | llama-box、MindIE、vLLM-Ascend |
| 错误率 | 低（接近NVIDIA） | 中（算子缺失、JSON解析失败等） |
| 开发者友好度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐☆ |
三、典型应用场景建议
| 场景 | 推荐芯片 |
|---|---|
| 企业私有化部署Qwen-72B推理服务 | ✅ 阿里PPU（部署快、性能高、成本低） |
| 政府/军工信创项目 | ✅ 华为910B（全栈国产、安全合规） |
| 大模型微调（LoRA/P-Tuning） | 华为更成熟（MindSpeed支持好） |
| AIGC高并发生成（如视频脚本、客服） | PPU吞吐优势明显 |
四、未来展望
- 阿里PPU 将在2026年推出 PPU-X（训练增强版），支持FP8、更高互联带宽，目标对标H100。
- 华为昇腾 正推进 910C（5nm，HBM3，1TB/s带宽），预计2026下半年流片。
如需具体部署命令、量化脚本或吞吐压测方法，可进一步提供。
