升腾910b qwen3
时间: 2025-06-13 14:58:49 浏览: 65
### 昇腾910B与Qwen3的兼容性及相关信息
昇腾910B作为华为推出的高性能AI处理器,广泛支持多种大模型的推理和训练任务。对于Qwen3系列模型,昇腾910B表现出良好的兼容性和性能表现。具体信息如下:
#### 1. 兼容性支持
Qwen3系列模型一经发布即实现了对昇腾910B的全面支持[^4]。通过昇腾的MindSpeed和MindIE工具链,Qwen3系列模型能够在昇腾910B上实现开箱即用的功能,无需额外的适配工作。这种快速支持得益于昇腾生态系统的持续优化以及与主流大模型框架的紧密协作。
#### 2. 性能表现
虽然当前引用中未直接提及Qwen3在昇腾910B上的具体性能数据,但可以参考Qwen2.5系列在昇腾910B上的表现作为对比。例如:
- Qwen2.5 72B版本在昇腾910B上的推理性能为6 Tokens/s左右,NPU利用率在10~30%之间[^1]。
- 更小规模的Qwen2.5模型(如0.5B、1.5B、3B等)在昇腾910B上的性能表现更为出色,部分量化版本甚至能够达到数十Tokens/s的推理速度[^5]。
考虑到Qwen3系列模型覆盖了从235B到0.6B的多个尺寸,其在昇腾910B上的性能表现预计会延续Qwen2.5的趋势,且可能进一步优化以适应不同应用场景的需求。
#### 3. 部署方式
昇腾910B支持通过多种平台和工具部署Qwen3系列模型。例如:
- **GPUStack**:这是一个开源的大模型即服务平台,支持包括昇腾910B在内的多种硬件类型。用户可以通过该平台轻松部署Qwen3模型[^2]。
- **MindIE镜像**:基于昇腾社区提供的MindIE镜像,用户可以快速搭建适合Qwen3运行的环境,并完成模型权重文件的加载和推理任务[^3]。
#### 4. 生态支持
昇腾生态系统对Qwen3的支持不仅限于硬件层面,还包括软件工具链和社区资源的全面配合。魔乐社区等第三方平台也提供了针对Qwen3的优化方案,确保用户能够在昇腾910B上获得最佳的使用体验[^4]。
```python
# 示例代码:使用昇腾910B运行Qwen3模型的基本流程
from mindspore import context
from mindspore.train import Model
# 设置运行环境为昇腾910B
context.set_context(device_target="Ascend", device_id=0)
# 加载Qwen3模型
model = Model.load("qwen3_7b_fp16")
# 进行推理
input_data = "输入文本"
output = model.predict(input_data)
print(output)
```
###
阅读全文
相关推荐

















