大模型测试中的资源利用率分析

在大模型测试中，资源利用率分析是评估模型性能和系统健康状态的关键环节。本文将介绍如何通过自动化工具监控并分析大模型推理过程中的CPU、内存、GPU等资源使用情况。

资源监控方法

1. 使用NVIDIA SMI监控GPU资源

# 安装nvidia-smi（如未安装）
sudo apt-get install nvidia-smi

# 持续监控GPU使用率
watch -n 1 nvidia-smi --query-gpu=utilization.gpu,utilization.memory,memory.used,memory.total --format=csv

2. Python脚本集成资源监控

import psutil
import time
import subprocess

def monitor_resources():
    while True:
        # CPU使用率
        cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
        
        # 内存使用率
        memory = psutil.virtual_memory()
        memory_percent = memory.percent
        
        # GPU使用情况（通过nvidia-smi）
        gpu_result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu', '--format=csv'],
                                   capture_output=True, text=True)
        gpu_util = gpu_result.stdout.split('\n')[1].strip() if len(gpu_result.stdout.split('\n')) > 1 else '0'
        
        print(f"CPU: {cpu_percent}%, Memory: {memory_percent}%, GPU: {gpu_util}%")
        time.sleep(2)

# 启动监控
monitor_resources()

实际测试场景

在大模型推理过程中，建议同时监控多个指标：

• CPU使用率（目标值应维持在80%以下）
• GPU内存使用率（避免OOM错误）
• 网络IO吞吐量

通过自动化脚本持续记录这些数据，可以有效识别性能瓶颈和资源浪费点。