深度学习推理性能评估方法论：从指标到可视化分析

在大模型推理阶段，性能评估是确保系统稳定性和效率的关键环节。本文将从核心指标、评估方法到可视化分析，构建一套完整的推理性能评估体系。

核心评估指标

主要关注以下指标：

• 吞吐量（Throughput）：单位时间内处理的请求数，单位 requests/sec
• 延迟（Latency）：单个请求从发出到返回结果的时间，包括平均延迟、P95、P99等
• 资源利用率：GPU/CPU 使用率、内存占用率

评估流程与代码示例

以PyTorch模型为例，可通过以下代码进行基础性能测试：

import time
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 模拟推理数据
input_data = torch.randn(1000, 3, 224, 224)
labels = torch.randint(0, 1000, (1000,))
dataset = TensorDataset(input_data, labels)
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

model = torch.load('model.pth')
model.eval()

# 性能测试
start_time = time.time()
count = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, _ in data_loader:
        outputs = model(inputs)
        count += len(inputs)
end_time = time.time()

print(f'吞吐量: {count/(end_time-start_time):.2f} requests/sec')
print(f'平均延迟: {(end_time-start_time)*1000/count:.2f} ms')

可视化分析

使用Matplotlib进行延迟分布图绘制：

import matplotlib.pyplot as plt
latencies = []  # 假设已收集所有延迟数据
plt.hist(latencies, bins=50, alpha=0.75)
plt.xlabel('Latency (ms)')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Inference Latency Distribution')
plt.grid(True)
plt.show()

通过这些方法，可以系统性地评估模型推理性能，并为后续优化提供数据支撑。