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genai-perf:跨引擎压测工具

NVIDIA genai-perf 面向生成式服务压测:对 OpenAI 兼容端点输出吞吐、TTFT 与逐 token 延迟分位,支持并发与合成输入输出长度配置,便于跨引擎对比。

跨引擎压测工具

面向生成式服务的压测工具:对兼容接口输出吞吐、首 token 延迟与逐词元延迟的分位数,支持配置并发数与合成的输入输出长度,便于在不同引擎之间做横向对比。参数名随版本调整,使用时以版本文档为准。

基本信息

适用平台提供兼容接口的生成式服务
输出指标吞吐、首 token 延迟、逐词元延迟分位
配置项并发数、合成输入长度与输出长度
注意参数名以所用版本文档为准

典型用法(示意)

典型用法(示意)
genai-perf profile -m <模型名> --endpoint-type chat --service-kind openai \
  -u http://127.0.0.1:8000 --concurrency 16 \
  --synthetic-input-tokens-mean 512 --output-tokens-mean 128

典型使用场景

  • 跨引擎对比:同一组参数下测不同引擎
  • 并发扫描:逐档提高并发,观察延迟与吞吐的拐点
  • 容量验证:上线前确认目标并发下的分位数
  • 回归对照:版本升级后重复同一组压测
  • 结果留档:把命令与输出文件一起归档,便于复算与对照

指标读法

指标含义异常表现
吞吐单位时间完成的生成量并发升高但不涨,说明已到瓶颈
首 token 延迟从请求到首字的时间随并发显著上升,多为排队
逐词元延迟每个输出词元的耗时升高说明解码变慢或降频
与引擎自带的压测工具互相印证:报告里注明工具与版本,避免跨工具直接横比。
合成长度要覆盖长尾:只测短输入会高估容量。
记录环境与预热状态:压测前先跑一段预热流量,结果才稳定。
报告要写明长度与并发:脱离这两个条件的吞吐数字没有意义,也无法和别的结论对照。
压测前清掉干扰项:同机其他任务、后台备份与日志切割都会影响结果。
确认压测用的连接方式:长连接与每次新建连接的开销差别很大,结果不具备可比性。
对比要固定数据集与并发档位:两者任一变化都会改变结论,报告里必须写清。

易错点

  • 不同工具的数字直接横向比较:口径与实现不同,先核对字段定义
  • 只测单一并发档位:拐点才是容量结论的依据
  • 忽略压测机自身开销:压测机成为瓶颈时,测到的是压测机的上限
  • 不记录工具版本:换版本后口径可能变化,历史数据失去可比性

数据来源与参考

  • NVIDIA genai-perf 文档(docs.nvidia.com/deeplearning/genai-perf)
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