国产GPU和英伟达部署和推理加速区别

目录

• 1️⃣ 为什么必须学习不同厂商的技术？
• 2️⃣ 学习成本 & 实际策略
  • 学习成本
  • 实际策略
• 3️⃣ 面试 / 技术表述模板

是的，如果你要在国产算力上部署 LLM 推理，几乎不可避免地需要掌握不同厂商的技术栈，原因和逻辑如下：

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1️⃣ 为什么必须学习不同厂商的技术？

国产 GPU / NPU 各家的硬件和软件生态差异很大：

厂商	典型算力	编程/运行库	框架适配	推理优化手段
华为 昇腾（Ascend）	NPU	CANN / ACL	MindSpore / torch_npu	MindIE Inference、图优化、静态 KV Cache
寒武纪 MLU	GPU-like NPU	BANG Runtime	torch_mlu	编译期优化、固定 batch、Kernel 融合
沐曦 / 壁仞 / 天数	GPU	厂商自研 TRT-like	PyTorch 适配	编译期优化、静态 batch

核心差异在于：算子实现、内存布局、并行策略、通信方式都不统一。

这意味着你不能像在 NVIDIA GPU 上那样“一套 vLLM + CUDA 就搞定”，每个厂商都有自己的优化套路。

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2️⃣ 学习成本 & 实际策略

学习成本

• 必学：

  • 厂商的 runtime 和推理引擎（CANN、MindIE、BANG 等）
  • 框架适配（torch_npu、torch_mlu 等）
  • Batch / KV Cache / 并行策略

• 可选：

  • vLLM 的 API 层，用于统一服务调用
  • 高级调优（图优化、Kernel 融合）

实际策略

1. 核心技术一套学
   先学 vLLM / serving 框架 + 动态 batch + KV Cache 原理，掌握 LLM 推理核心机制。

2. 针对厂商做适配

   • 每换一个国产 GPU / NPU，只需要掌握：

     • 框架适配层（PyTorch NPU/MindSpore）
     • 原生推理引擎（MindIE / BANG）
     • 内存和并行约束（batch size、tensor parallel）

   • 核心算法原理保持一致，无需完全重学。

3. 统一 API 层
   可以在 vLLM 或自研 Serving 上做统一抽象，让上层业务调用不依赖底层算力差异。

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3️⃣ 面试 / 技术表述模板

“在国产算力上，由于各家硬件架构和运行库差异较大，LLM 推理的优化手段也不同。例如华为昇腾依赖 CANN + MindIE 图优化，寒武纪 MLU 依赖 BANG Runtime + 编译期优化。我一般采用统一 API / Serving 层封装算法核心，这样算法和业务逻辑可以跨不同硬件复用，同时针对每个厂商做底层适配。”