大模型服务的性能基线测试

大模型服务的性能基线测试

在大模型系统架构设计中，性能基线测试是评估模型服务性能的关键环节。本文将分享一个可复现的性能测试方案，帮助架构师建立可靠的性能基准。

测试环境配置

GPU: NVIDIA A100 80GB
CPU: Intel Xeon Platinum 8358P
内存: 512GB RAM
网络: 100Gbps InfiniBand
模型: LLaMA-2 70B
批处理大小: 1, 8, 64

核心测试脚本

import time
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

def benchmark_model(model, tokenizer, batch_sizes):
    results = {}
    for bs in batch_sizes:
        # 预热
        input_ids = tokenizer("Hello world", return_tensors="pt").input_ids
        model(input_ids)
        
        # 性能测试
        start_time = time.time()
        for _ in range(100):
            input_ids = torch.randint(0, 10000, (bs, 512)).cuda()
            outputs = model(input_ids)
        end_time = time.time()
        
        avg_latency = (end_time - start_time) / 100
        results[bs] = {
            "avg_latency": avg_latency,
            "throughput": bs / avg_latency
        }
    return results

关键指标监控

• 延迟(Latency): 平均响应时间
• 吞吐量(Throughput): 单位时间处理请求数
• GPU利用率: CUDA核心使用率

实际部署建议

在实际系统中，建议使用nvidia-smi持续监控GPU状态，并结合Prometheus监控体系进行性能追踪。此测试方案可作为架构决策的量化依据。

性能调优方向

基于基线测试结果，可以针对性优化模型推理路径，如通过TensorRT加速、混合精度训练等手段提升整体系统效率。