一项分析表明，通过增加单块 RTX 3090 GPU 处理请求的并发性，在使用 vLLM 运行 Qwen2.5-7B-Instruct 模型时，可以大幅降低每 token 的成本。通过保持 64 个请求同时进行，每百万输出 token 的成本降至约 0.08 美元，与一次只处理一个请求（每百万 token 成本为 1.81 美元）相比，降低了 22 倍。这突出表明，有效成本高度依赖于利用率和延迟目标，更高的并发性会导致更长的响应时间，但每 token 的费用却显著降低。 AI
影响 展示了如何通过并发性优化 GPU 利用率，从而显著降低 LLM 的推理成本。
排序理由 模型推理成本和性能优化分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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