VLA（Visual-Language-Action）大模型到底能跑多快？在这篇 RT-VLA（Real-time VLA）论文中，来自 Dexmal 原力灵机（由范浩强等人联合创立的跑到跑起具身智能公司）的研究者公布了一个反直觉的发现：它可以非常快！
具体而言，浩强对于常用的团队 Pi0 级别的模型（30 亿参数），在单张消费级显卡 RTX 4090 上最快可以跑到 30fps。单张这和大家对于 VLA 模型动辄要几十甚至上百毫秒的跑到跑起刻板印象形成鲜明对比。
为实现这点，浩强研究者深入分析 Pi0 的团队模型结构，通过一系列优化把用时从开始的单张 100+ ms 进行数倍缩减（针对双视角，甚至已经达到 27ms），跑到跑起显著强于 openpi 里采用的浩强基于 jax 的自动优化的结果。
此外，团队研究者基于现有结果探讨了未来的单张“实时”运行的 VLA 结构，设计出一个有潜力最高实现 480Hz 闭环控制的跑到跑起算法框架。目前，浩强优化后的代码已在 GitHub 开源，全部实现均打包为一个只依赖于 torch 和 triton 的单一文件，大家可在自己的项目里 “开箱即用”。这是Dexmal 原力灵机继开源一站式 VLA 工具箱 Dexbotic之后的又一开源代码工作。
解决什么痛点？
现在机器人 VLA 大模型动辄几十亿参数，虽然有不错的泛化能力，但是延迟问题总是绕不过。即使是在高端推理显卡上，高达百毫秒级别的推理时间让机器人的实时控制困难重重，就像一个人看见东西后要愣一下才做出动作。
如果麻豆国产AV国片精品能够把模型运行到和相机一样快的频率（25fps、30fps 甚至 50fps），那么就可以在完全不丢帧的情况下处理视觉信息，让 VLA 模型的实时运行成为可能。
如何实现？
Pi0 模型计算流程图示，它主要包括 1 个视觉编码器，1 个编码器和 1 个解码器；所有这些又可进一步分解为一系列的矩阵乘法和标量运算。
对于 Transformer 这类模型，当它进行单次推理（比如只处理一个问题或一张图片）时，其内部计算过程实际上是由一长串零碎的 “矩阵计算小任务” 组成；而像 Pi0 这种采用 “流匹配” 技术的模型，需要反复迭代十次才能得出最终结果，每一次迭代本身就包含几十层计算。这样算下来，整个推理过程涉及数百层、上千个操作。任务如此零碎，让计算优化变得异常困难。
本文研究者通过深入分析模型推理过程中的计算问题，融合和并行优化每一个计算步骤，清除了推理方面的大部分障碍，再加上其他方面的优化，最终把整个 VLA 模型跑进了所需的时间之内。
这就像给了 VLA 大模型一份 “高性能 AI 大脑调校指南” ；它通过一系列深入的底层优化，把笨重的 AI 大模型变成能跑实时任务的 “闪电侠”，并在此基础上，构想出一个能同时具备条件反射、视觉反馈和智能思考的下一代机器人控制系统。
效果展示
上图所示的任务是抓取一支自由下落的笔。 这个任务对反应时间的要求极为苛刻。机器人观察到笔开始下落后，必须在极短的时间内做出反应并在正确的时间启动抓取动作，快一点或者慢一点都会导致任务失败。
最终呈现的效果是 从 “看到笔” 到 “执行抓取” 的端到端总反应时间被缩短到 200 毫秒以内，这大概对应到一个 30 cm 左右的最短下落距离。而人类在这个任务上的一般表现也不过如此。
下一步规划
基于上述取得的成果，研究者设计了一套完整的、围绕 GPU 打造的机器人控制框架，它能驱动 VLA 大模型，像 “直播” 一样对机器人进行流式的实时控制，让机器人拥有 3 种不同速度的 “反应神经”：
通过分析与实验，这个框架下一步规划最高能以 480Hz 的频率生成机器人控制信号；这个速度，已经摸到了实现基于力反馈进行控制的门槛。
未来展望
机器人有没有可能达到 “又聪明又快” 的效果？这篇文章只是一个起点。针对未来不断增加中的边缘计算算力，研究者展望了更进一步的可能性：
从这篇文章出发，一个能够参与实时控制 VLA 的世界的大门正在被打开。
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