压力测试实战：用 benchmark_serving.py 摸清 Instinct GPU 底牌

部署好 vLLM 服务只是第一步，真正决定生产环境稳定性的，是搞清楚它在高并发下的“脾气”。很多开发者在本地跑通 Demo 后就直接上线，结果流量一来，延迟飙升甚至服务崩溃。在 AMD Instinct GPU 上，由于内存架构和互联拓扑的特殊性，这种性能拐点往往来得比 NVIDIA 平台更突然。今天我们就基于 benchmark_serving.py 工具，完整复盘一次高并发压力测试，看看如何科学地评估系统极限。

关键指标定义与业务映射

在开始跑分之前，必须统一“度量衡”。vLLM 的压力测试主要关注三个核心指标，它们分别对应着用户体验的不同维度：

• TTFT (Time To First Token)：首字延迟。指从发送请求到接收到第一个生成 token 的时间。对于聊天机器人或实时交互场景，这是用户感知最明显的指标。如果 TTFT 超过 500ms，用户就会觉得“卡”。
• TPS (Tokens Per Second)：每秒生成 token 数。反映了模型的生成速度，决定了长文本输出的流畅度。
• RPS (Requests Per Second)：每秒请求数。代表系统的吞吐量，直接关联到服务器能支撑多少并发用户。

在 Instinct GPU 上，我们不仅要看绝对数值，更要观察这些指标随负载变化的趋势。通常使用 vLLM 自带的 benchmarks/benchmark_serving.py 脚本进行测试，它支持模拟 ShareGPT 等真实数据集的流量模式。

并发压力测试全过程

假设我们已经启动了 Llama 3 8B 模型，配置了双卡张量并行（--tensor-parallel-size 2）。接下来使用以下命令发起不同梯度的并发测试：

python benchmarks/benchmark_serving.py \
    --backend vllm \
    --dataset-name sharegpt \
    --request-rate 4 \
    --num-prompts 200 \
    --output-file result_rate_4.json

我们将 --request-rate 分别从 2、4、8、16 逐步调高，模拟从空闲到拥塞的过程。测试发现，当请求速率较低时，RPS 随并发数线性增长，TTFT 保持在 200ms 左右，表现非常平稳。然而，当并发数突破某个临界点（例如 QPS=12）后，曲线开始出现明显的“膝点”：RPS 增长停滞甚至回落，而 TTFT 则呈指数级上升，瞬间突破 2s。

这种现象在 Instinct MI250/MI300 系列上尤为典型。究其原因，主要是显存带宽饱和与上下文切换开销的双重制约。vLLM 的 PagedAttention 机制虽然高效，但在极高并发下，频繁的 KV Cache 换入换出会占满 HBM 带宽，导致计算单元等待数据。同时，过多的活跃序列迫使调度器花费更多时间在 CPU 上进行上下文管理，而非 GPU 计算。

优化策略：调整 max-num-seqs

面对吞吐量下降，最直接的手段是限制单批次处理的序列数量。通过添加 --max-num-seqs 参数，我们可以强制 vLLM 拒绝部分排队请求，从而保护正在处理的请求不受干扰。

python -m vllm.entrypoints.api_server \
    --model meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --max-num-seqs 128 \
    --gpu-memory-utilization 0.9

经过多轮测试，我们发现将 --max-num-seqs 设置为 128 时，系统在高压下的 TTFT 波动最小，整体吞吐量反而比默认配置（通常更大）高出 15% 左右。这说明在 ROCm 环境下，适当“做减法”限制并发深度，能有效避免资源争抢带来的性能崩塌。

测试报告模板与自定义脚本思路

为了便于团队复盘，建议建立标准化的测试报告。一份合格的报告应包含以下要素：

测试结果摘要：

除了使用官方脚本，你还可以编写自定义脚本来模拟更复杂的业务场景。例如，利用 Python 的 asyncio 和 aiohttp 库，构造具有“突发流量”特征的请求流，或者模拟不同长度的输入输出分布。核心思路是维护一个动态的请求队列，按照泊松分布发送请求，并实时记录每个请求的生命周期日志。这样不仅能测出系统的理论上限，还能发现长尾延迟的具体成因，为后续的自动扩缩容策略提供坚实的数据支撑。

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