精度验证实测Granite-TimeSeries-FlowState-R1-NPU在昇腾NPU上的误差竟低至10的负5次方【免费下载链接】granite-timeseries-flowstate-r1-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/granite-timeseries-flowstate-r1-npuGranite-TimeSeries-FlowState-R1-NPU 是一个面向昇腾NPU的时间序列预测模型推理交付项目将 IBM Research 开源的 FlowState 零样本时序基础模型完整移植到昇腾 910B4 平台。本文带来一份真实的昇腾NPU精度验证实测报告在固定种子确定性输入下NPU 与参考实现的最大绝对误差低至 2.37e-0510的负5次方量级远优于 1e-3 的验收阈值。无论是想评估 NPU 推理精度还是了解时间序列基础模型的落地方案这份实测数据都值得一看。什么是Granite-TimeSeries-FlowState-R1-NPU— 昇腾NPU上的零样本时间序列预测模型FlowState 是 IBM Research 开源的时间序列基础模型r1.0也是业界首个**时间尺度可调time-scale adjustable**的时序模型它由 S5 状态空间模型SSM编码器和 Legendre 函数基解码器组成能把观测序列映射到尺度不变的系数空间再做连续预测无需重新训练即可适配不同采样率。这个交付项目做了三件事把模型快照、建模源码与推理入口全部收拢为自包含目录把主前向固定在昇腾逻辑设备npu:0上执行禁止 CPU 回退并用真实验证数据完成精度与性能验收。关键信息数值模型类FlowStateForPrediction参数量9,069,312解码器占比 13.03%输入(batch, 2048, 1)float32输出点预测(batch, 96, 1) 分位数预测运行环境昇腾 910B4 / CANN 8.5.1 / torch_npu 2.9.0模型权重与配置存放在 model/config.json、model/model.safetensors推理入口见 inference.py。为什么要做精度验证— NPU推理误差从何而来把 PyTorch 模型迁移到昇腾 NPU 并不是换个设备那么简单。昇腾使用torch_npu适配层和大量融合算子浮点运算的累加顺序、中间精度与算子实现都可能与 GPU/CPU 存在差异导致输出在最后几位小数上出现偏差。对时间序列预测这类对数值敏感的模型NPU推理误差是否在可接受范围内必须用数据说话。本项目设定了一套严谨的验收标准最大绝对误差max_abs_error阈值1e-3平均绝对误差mean_abs_error阈值1e-4离散输出一致性要求≥ 0.9精度验证怎么做— 固定种子确定性输入实测为了保证结果可复现验证采用确定性输入方案固定随机种子42输入为标准正态上下文窗口(2, 2048, 1)模型输出(2, 96, 1)的 float32 点预测。整个适配过程由 Model Agent 自动完成从找文件、准备推理、模型审计到截图取证每一步都有结构化日志记录推理脚本会校验输入、模型、输出三者都位于npu:0并打印CPU_FALLBACKfalse确保整条链路确实跑在昇腾NPU上真实输入输出数组还会保存为 assets/input.npy 与 assets/forecasts.npy 作为可回溯证据。实测结果NPU推理误差低至10的负5次方在昇腾 NPU 上的首次精度对比PRECISION_COMPARE结果令人惊喜指标验收阈值实测值max_abs_error1e-32.3692846298217773e-05mean_abs_error1e-41.0110690103222927e-05离散一致≥ 0.9discrete_outputs_equaltrue也就是说NPU 输出与参考实现的最大绝对误差约 2.37e-05平均绝对误差约 1.01e-05整体落在 10的负5次方量级比验收阈值还要低两个数量级验收判定为acceptedtrue无需任何修复。下面这张图是模型最终适配验收的真实结果包含设备、输入、输出与退出码信息实际推理的预测值示例前 8 个点-0.204462, -0.173393, -0.081242, -0.093134, -0.080459, -0.073179, -0.083521, -0.078362输出张量无任何 NaN 或 Inf数值健康度满分。✅多样本回归验证1920个输出元素全部达标单次对比还不够项目进一步做了多样本回归验证10 个样本各自在独立子进程中完成前向共覆盖 1920 个输出元素。结果依然稳定离散一致10/10全部一致argmax 峰值时点完全吻合max_abs_error2.7224421501159668e-05mean_abs_error8.988152452123661e-06十个独立进程、上千个元素NPU推理误差始终稳定在 10的负5次方量级说明这一精度表现不是偶然而是昇腾 NPU 上该模型的稳定特性。精度之外NPU推理性能与稳定性精度达标的同时性能表现也可圈可点。在 warmup 3 次 同步计时 10 次重复的测试中性能指标数值中位数耗时median_ms1603.96 ms平均耗时mean_ms1609.44 ms标准差std_ms10.00 ms交付运行实测NPU_FORWARD_MS1629.77 ms在 8 卡 910B4-1 平台上npu-smi显示所有芯片 HealthOKpython3.11 推理进程正常运行快速复现三步跑通昇腾NPU精度验证想亲自验证这套精度数据只需三步获取代码克隆仓库https://gitcode.com/atlasleong/granite-timeseries-flowstate-r1-npu模型权重、建模源码已随仓库发布无需额外下载。安装依赖按 requirements.txt 精确锁定版本安装torch 与 torch_npu 由昇腾 worker 镜像固定提供。运行推理以任务根目录为工作目录执行python3 inference.py脚本会自动完成 warmup 同步计时前向并打印FORECAST、NPU_FORWARD_MS、EXIT_CODE0等验收标记。由于输入是固定种子生成的确定性数据你可以把输出的预测值与上文数值逐位对比亲自验证这份昇腾NPU精度验证报告的真实性。总结Granite-TimeSeries-FlowState-R1-NPU 用实测数据证明了昇腾 NPU 上运行时间序列预测模型误差可以做到 10的负5次方量级远优于验收阈值同时推理耗时稳定在 1.6 秒左右输出无 NaN/Inf离散一致 10/10。对于正在评估昇腾 NPU 是否适合承载时序 AI 业务、或想零成本体验 FlowState 零样本预测能力的开发者这是一份可以直接参考的落地样板——精度可信性能可用复现路径清晰。【免费下载链接】granite-timeseries-flowstate-r1-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/granite-timeseries-flowstate-r1-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 精度验证实测：Granite-TimeSeries-FlowState-R1-NPU在昇腾NPU上的误差竟低至10的负5次方
精度验证实测Granite-TimeSeries-FlowState-R1-NPU在昇腾NPU上的误差竟低至10的负5次方【免费下载链接】granite-timeseries-flowstate-r1-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/granite-timeseries-flowstate-r1-npuGranite-TimeSeries-FlowState-R1-NPU 是一个面向昇腾NPU的时间序列预测模型推理交付项目将 IBM Research 开源的 FlowState 零样本时序基础模型完整移植到昇腾 910B4 平台。本文带来一份真实的昇腾NPU精度验证实测报告在固定种子确定性输入下NPU 与参考实现的最大绝对误差低至 2.37e-0510的负5次方量级远优于 1e-3 的验收阈值。无论是想评估 NPU 推理精度还是了解时间序列基础模型的落地方案这份实测数据都值得一看。什么是Granite-TimeSeries-FlowState-R1-NPU— 昇腾NPU上的零样本时间序列预测模型FlowState 是 IBM Research 开源的时间序列基础模型r1.0也是业界首个**时间尺度可调time-scale adjustable**的时序模型它由 S5 状态空间模型SSM编码器和 Legendre 函数基解码器组成能把观测序列映射到尺度不变的系数空间再做连续预测无需重新训练即可适配不同采样率。这个交付项目做了三件事把模型快照、建模源码与推理入口全部收拢为自包含目录把主前向固定在昇腾逻辑设备npu:0上执行禁止 CPU 回退并用真实验证数据完成精度与性能验收。关键信息数值模型类FlowStateForPrediction参数量9,069,312解码器占比 13.03%输入(batch, 2048, 1)float32输出点预测(batch, 96, 1) 分位数预测运行环境昇腾 910B4 / CANN 8.5.1 / torch_npu 2.9.0模型权重与配置存放在 model/config.json、model/model.safetensors推理入口见 inference.py。为什么要做精度验证— NPU推理误差从何而来把 PyTorch 模型迁移到昇腾 NPU 并不是换个设备那么简单。昇腾使用torch_npu适配层和大量融合算子浮点运算的累加顺序、中间精度与算子实现都可能与 GPU/CPU 存在差异导致输出在最后几位小数上出现偏差。对时间序列预测这类对数值敏感的模型NPU推理误差是否在可接受范围内必须用数据说话。本项目设定了一套严谨的验收标准最大绝对误差max_abs_error阈值1e-3平均绝对误差mean_abs_error阈值1e-4离散输出一致性要求≥ 0.9精度验证怎么做— 固定种子确定性输入实测为了保证结果可复现验证采用确定性输入方案固定随机种子42输入为标准正态上下文窗口(2, 2048, 1)模型输出(2, 96, 1)的 float32 点预测。整个适配过程由 Model Agent 自动完成从找文件、准备推理、模型审计到截图取证每一步都有结构化日志记录推理脚本会校验输入、模型、输出三者都位于npu:0并打印CPU_FALLBACKfalse确保整条链路确实跑在昇腾NPU上真实输入输出数组还会保存为 assets/input.npy 与 assets/forecasts.npy 作为可回溯证据。实测结果NPU推理误差低至10的负5次方在昇腾 NPU 上的首次精度对比PRECISION_COMPARE结果令人惊喜指标验收阈值实测值max_abs_error1e-32.3692846298217773e-05mean_abs_error1e-41.0110690103222927e-05离散一致≥ 0.9discrete_outputs_equaltrue也就是说NPU 输出与参考实现的最大绝对误差约 2.37e-05平均绝对误差约 1.01e-05整体落在 10的负5次方量级比验收阈值还要低两个数量级验收判定为acceptedtrue无需任何修复。下面这张图是模型最终适配验收的真实结果包含设备、输入、输出与退出码信息实际推理的预测值示例前 8 个点-0.204462, -0.173393, -0.081242, -0.093134, -0.080459, -0.073179, -0.083521, -0.078362输出张量无任何 NaN 或 Inf数值健康度满分。✅多样本回归验证1920个输出元素全部达标单次对比还不够项目进一步做了多样本回归验证10 个样本各自在独立子进程中完成前向共覆盖 1920 个输出元素。结果依然稳定离散一致10/10全部一致argmax 峰值时点完全吻合max_abs_error2.7224421501159668e-05mean_abs_error8.988152452123661e-06十个独立进程、上千个元素NPU推理误差始终稳定在 10的负5次方量级说明这一精度表现不是偶然而是昇腾 NPU 上该模型的稳定特性。精度之外NPU推理性能与稳定性精度达标的同时性能表现也可圈可点。在 warmup 3 次 同步计时 10 次重复的测试中性能指标数值中位数耗时median_ms1603.96 ms平均耗时mean_ms1609.44 ms标准差std_ms10.00 ms交付运行实测NPU_FORWARD_MS1629.77 ms在 8 卡 910B4-1 平台上npu-smi显示所有芯片 HealthOKpython3.11 推理进程正常运行快速复现三步跑通昇腾NPU精度验证想亲自验证这套精度数据只需三步获取代码克隆仓库https://gitcode.com/atlasleong/granite-timeseries-flowstate-r1-npu模型权重、建模源码已随仓库发布无需额外下载。安装依赖按 requirements.txt 精确锁定版本安装torch 与 torch_npu 由昇腾 worker 镜像固定提供。运行推理以任务根目录为工作目录执行python3 inference.py脚本会自动完成 warmup 同步计时前向并打印FORECAST、NPU_FORWARD_MS、EXIT_CODE0等验收标记。由于输入是固定种子生成的确定性数据你可以把输出的预测值与上文数值逐位对比亲自验证这份昇腾NPU精度验证报告的真实性。总结Granite-TimeSeries-FlowState-R1-NPU 用实测数据证明了昇腾 NPU 上运行时间序列预测模型误差可以做到 10的负5次方量级远优于验收阈值同时推理耗时稳定在 1.6 秒左右输出无 NaN/Inf离散一致 10/10。对于正在评估昇腾 NPU 是否适合承载时序 AI 业务、或想零成本体验 FlowState 零样本预测能力的开发者这是一份可以直接参考的落地样板——精度可信性能可用复现路径清晰。【免费下载链接】granite-timeseries-flowstate-r1-npu项目地址: https://ai.gitcode.com/atlasleong/granite-timeseries-flowstate-r1-npu创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考