前言
在当前的大模型部署与应用中，计算资源的选择与优化至关重要。本报告通过在H20算力设备上的部署与测试，详细探讨了H20与4090在大型语言模型推理中的性能表现。通过对吞吐量、响应时间、token生成时间等关键指标的评估，旨在为高效部署提供有力的数据支撑和优化建议。
Part 1
环境配置
1.1
软件环境
Ubuntu22.04，配备miniconda和pytorch，cuda版本12.4，vLLM框架
1.2
vLLM简介
vLLM是一个开源且易于使用的大模型（LLM）推理加速框架，我们用vLLM部署训练好的大模型。vLLM通过PagedAttention高效地管理attention中缓存的张量，实现了比HuggingFace Transformers高14-24倍的吞吐量。
vLLM具有以下特点：
先进的服务吞吐量；
PagedAttention对注意力Keys和Values存储的有效管理；
连续批处理传入请求，即continous batching，而不是static batching；
使用CUDA/HIP图快速执行模型；
支持张量并行推理和流式输出；
兼容 OpenAI 的接口服务；
与 HuggingFace 模型无缝集成。
Part 2
目的与方法
2.1
目的
测试大模型在H20上的表现，包括吞吐量，单个token花费的时间，以及token之间的延迟和响应速度等。
2.2
预期结果
与4090相比，H20的吞吐量更高，延迟更低，响应更快。
2.3
测试方法
用vllm的benchmark，测试8B，15B和34B的模型在4090和H20上的性能。
# 测试流程 #
申请H20 8卡算力 24小时的实例；
下载llama3.1-8B-instruct、llama3-15B-stocktest、Yi-34B-Chat；
用vllm host不同的模型后，运行vllm benchmark脚本进行评测，记录结果；
在4090上重复步骤2、3，记录结果。
Part 3
过程
3.1
安装vllm
pip install vllm
3.2
更新cuda驱动版本
安装vllm后，nvidia-cublas-cu12版本为12.1.3.1。这一版本在4090上没有问题，但是在H20上会报错，升级后解决。
pip install nvidia-cublas-cu12==12.4.5.8
3.3
下载模型
从huggingface上下载模型，没有代理可以从mirror上下载，或者下载到本地再scp传上去：
https://hf-mirror.com/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
https://huggingface.co/athirdpath/Llama-3-15b-StockTest
https://huggingface.co/01-ai/Yi-1.5-34B-Chat
https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat-8bits
3.4
运行vllm server
修改tp、pp、--enable-prefix-caching 等参数：
vllm serve /root/data/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct --dtype auto \--host 0.0.0.0 --port 8007 --tensor-parallel-size 1 --pipeline-parallel-size 1 --disable-log-requests \
3.5
Testing
用sharegpt的数据集测试
python benchmarks/benchmark_serving.py \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --backend vllm \ --model Meta-Llama-3.1-8B-Instruct \ --dataset-name sharegpt \ --dataset-path /home/cuiyuxin/scripts/vllm/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json
3.6
记录结果
记录不同设置下的实验结果。
Part 4
结果
4090与H20对比
# 内存大小 #
4090 ：24G。
H20 ：96G。
对于34B的模型，4张4090才可以跑起来，1张H20就足够。
# yi34b模型，4卡，tp=4 #
吞吐量（throughputs） ：H20的吞吐量约为4090的一倍。
响应时间（time to first token） ：H20处理并发的能力更强。
输出每个token的时间（time per output token） ：H20输出单个token的时间比4090少7倍左右。
Token间的延迟（inter-token latency） ：H20输出多个token时，token之间的延迟比4090少7倍左右。
整体评测时间（benchmark duration） ：
4090：496.97 s；
H20: 233.22 s。
H20整体花费的时间约为4090的1/2。
不同参数设置下表现
# H20 8卡，修改tp和pp #
tp越小，整体花费的时间越长，吞吐量越低，响应速度越慢，输出单个token以及token之间的延迟越长。
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# H20 8卡，tp=8，pp=1 #
测试vllm的其他参数：
use-v2-block-manager ：响应速度快了一点，token间延迟低了一点（P99 ITL降低10ms左右），但吞吐量稍微降低（3个token左右）。
enable-prefix-caching ：吞吐量变高（25个token左右），响应速度降低，延迟变长。
disable-custom-all-reduce ：吞吐量变高，响应速度降低，延迟变长。
enable-chunked-prefill ：吞吐量没有明显变化，响应速度变高，延迟降低（P99 ITL降低一半）。
max-num-batched-tokens ：值为32768时吞吐量最高，对响应速度和延迟没有明显影响。
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