Benchmark

一、省流，直接看结论 一）参数：两个4090，1000 token的输入，128 token的输出（vllm benchmark默认值） 1. benchmark最高并发请求：60+ 参数：两个4090，1000 token的输入，128 token的输出（vllm benchmark默认值） 2.启用FlashInfer前后对比 启用FlashInfer比默认的PyTorch-native模式的性能提升差不多。 client端统计对比 server端统计对比 用pyplot针对这3次测试跑的3个日志文件生成了一个图。 3.结论 测试1000个请求, 三轮跑下来, 不启用flashinfer总耗时稍长一点点(差10来秒, 459 vs 449).启用flashinfer: 并发请求可达到60左右,但是受限于硬件/GPU, 首字出字速度, 单位输出token时延等数据都会延长。每秒输出的总token数1=125604/448.73=27.99 tps每秒输出的总token数2=125600/449.52=27.32 tps不启用flashinfer: 并发请求在40左右, 但首字出字速度, 单位输出 token时延都会较短.每秒输出的总token数=125604/459.73=27.32 tps 关于flashinfer：从测试结果来看，启用后并没有将这1000个请求的总耗时降下来多少，因此最终还是会受限于硬件/GPU？ 二）参数：两个4090，1000 token的输入，1000 token的输出（会议摘要常规输出） 1.benchmark最高并发请求：约40~50左右 2.启用FlashInfer后数据 合并到上面的表格,具体看FlashInfer3一列数据 3.结论 指定输出token数量从128到1000，对最大并发有影响，全影响不是非常大。每秒输出的总token数=967760/1423.79=67.9 tps。这一段测试是在5点后，快下班时间跑的 二、测试硬件环境 •软件环境：PyTorch 2.6.0、Python 3.12(ubuntu22.04)、Cuda 12.4•硬件环境：￮GPU：RTX 4090(24GB) * […]