在配置算力之前，
精确建模 LLM 显存、吞吐量与延迟。
基于真实硬件基准精度，模拟动态 KV 缓存增长、互联瓶颈与并发延迟突增极限。
并发负载下的 TTFT
P50 TTFT
P95 TTFT
Llama-3-70B FP8 · 2x H100 · 32k 上下文
运行工作点
4 用户 · 约 4.1s TTFT
安全并发拐点
约 6 用户
显存不足
>8 用户
开源模型是免费的，但 GPU 算力不是。
拉取容器
→
CUDA 匹配的 wheels
→
下载 140 GB 权重
→
显存溢出 (OOM)
权重装得下，KV 缓存装不下。
在生产级上下文长度与并发下，KV 缓存线性增长并耗尽显存。显存溢出 (OOM) 往往在权重加载完成、实际流量涌入后才会发生。
单并发基准测试看起来不错。
在并发压力下，每位用户的每秒 Token 数仅为单并发测试的一小部分。当批次容量达到饱和时，排队延迟将占据主导地位。
两张 GPU 本应是两倍速度。
缺乏 NVLink 时，卡间通信开销占据主导。张量并行执行因等待 PCIe 总线带宽而严重停顿。
账单到来前，先算一笔账。
告别反复试错的集群选型。精确计算显存容纳上限、预估每小时成本、评估并发极限，并验证增加 GPU 究竟能提升吞吐量还是仅仅增加通信开销。
显存占用细分
· Llama-3-70B FP8 · 32,768 上下文 · 4 并发用户
模型权重: 70.5 GB
活跃 KV: 21.5 GB
可用显存池: 68.0 GB
44.1%
13.4%
42.5%
活跃显存
92.0 GB
占 2x H100 160 GB 显存的 57.5%
并发上限
15 位并发用户
含 68.0 GB 动态缓冲空间
首字延迟 (TTFT)
~3.75s
p50: 3.75s · p95: 3.84s
估算吞吐量
约 39 tok/s/用户
集群聚合吞吐量 156 tok/s
在规划集群规模前，值得校验的测试结果。
总吞吐量饱和，而用户单流速度持续下降。
超过饱和批次后，总吞吐量基本持平，而单用户延迟激增。交叉点决定了最佳的部署决策。
INT4 量化将吞吐量饱和的批次大小缩减至四分之一，从而提升了服务容量。 验证 →
权重低比特量化对 KV 缓存毫无帮助。
INT4 仅压缩模型静态权重，KV 缓存默认仍未压缩。在 32k 或 128k 上下文长度下，KV 缓存显存占用会迅速超过权重本身。
KV 缓存量化可降低单用户显存占用，从而支持更大的并发批次大小。 验证 →
更多 GPU 并不意味着更快速度。互连限制扩展。
跨 PCIe 总线扩展张量并行会引入 All-Reduce 通信延迟，甚至可能抵消新增的算力增益。
对比张量并行部署中 NVLink 与 PCIe 的吞吐量扩展曲线。 验证 →
基于物理硬件基准测试进行验证。
预测数据通过覆盖不同硬件架构、量化格式与并发层级的物理基准测试回归套件进行验证。我们透明跟踪并公布所有实测偏差。
在开通 8 卡或 16 卡 GPU 节点之前，先校验精确数据。
广泛应用于全球领先科技公司与高校的科研人员及工程师
数据背后的模型架构规格。
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