华为Atlas服务器部署Qwen3-235B大模型实战

1. 项目概述

在AI大模型推理领域，如何高效部署2350亿参数规模的Qwen3-235B模型一直是业界难题。本文将分享基于华为Atlas 800T A3服务器和SGLang框架的1P2D（1个Prefill节点+2个Decode节点）分离部署方案，这套配置在我们实际生产环境中实现了单日处理超百万次推理请求的稳定表现。

不同于常规的单节点部署，分离式架构将模型的前向计算（Prefill）和自回归生成（Decode）拆分到不同计算节点，充分发挥了Atlas NPU的并行计算优势。实测显示，相比传统部署方式，1P2D配置在长文本场景下吞吐量提升达3.8倍，同时保持P99延迟在200ms以内。

2. 环境准备与配置

2.1 硬件选型与验证

Atlas 800T A3服务器搭载16颗Ascend 910B NPU，每颗提供256TOPS INT8算力。在选型测试阶段，我们对比了三种配置：

验证方法：

bash复制# 压力测试脚本示例
ais_bench --models vllm_api_stream_chat --datasets gsm8k_gen \
          --debug --summarizer default_perf --mode perf \
          --num-prompts 10000

2.2 软件栈搭建

关键组件版本要求严格匹配：

bash复制# 基础环境
CANN Toolkit 8.2.RC1
Python 3.9
PyTorch 2.1.0+ascend

# 获取定制版SGLang
git clone https://github.com/ping1jing2/sglang.git
cd sglang && git checkout -