vLLM框架在不同主流GPU卡推理性能测评

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选择恰当的GPU卡来部署大语言模型至关重要。它不仅可以确保用户通过更快的生成速度获得最佳体验，还可以通过更高的 Token 生成率和资源利用率来降本增效。本文将讲述如何评估LLM的推理性能以及vLLM框架在不同主流GPU卡（4090/A800/H800/H20等）上进行推理性能测评。 目录 LLM推理过程 LLM推理服务的目标 常见LLM推理服务性能评估指标 LLM推理优化技术 LLM基准测试说明 LLM基准测试输入的选择 LLM基准测试并发请求的选择 LLM张量并行的选择 基于丹摩智算云进行推理环境构建 实例创建 环境搭建 LLM推理基准测试 LLM延迟基准测试 LLM吞吐量测试报表 结语 LLM推理过程 首先，我们来了解一下LLM的推理过程。对于目前 Decoder-only Transformer 架构的文本生成大模型而言，其推理过程分为两个阶段： 预填充阶段，这一阶段会以并行方式处理输入提示中的Token（词元）； ………………………………