一篇博文详细介绍了如何使用 NVIDIA 的 AIPerf 工具来发现大语言模型部署中隐藏的性能问题。对本地模型的初步测试显示了出色的基线性能，但增加并发量后，首个 token 时间（TTFT）急剧增加，99% 的请求未能达到 500 毫秒的服务水平目标（SLO）。分析强调，瓶颈不在于模型的 token 间延迟（ITL），后者保持稳定，而在于请求排队和预填充阶段，这表明需要架构解决方案，如更好的队列管理或水平扩展。 AI
影响 强调了大语言模型部署的关键性能测试方法，通过揭示如何避免面向用户的故障来影响运维人员。
排序理由 博文详细介绍了用于大语言模型性能分析的特定方法和工具。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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