推理优化 Benchmark
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推理优化 Benchmark
大家好，我是芯缘，是 Datawhale 社区发起的 “llm-algo-leetcode 推理优化方向”组队学习活动的助教。
- 2026年8月运营助教
- 2026年9月专业助教
Benchmark 和 Metrics
Benchmark ：测试对象 + 测试场景/负载 + 评价指标
Metrics ：评价指标
Metrics
| 指标 | 全称 | 注释 |
|---|---|---|
TTFT | Time To First Token | 主要受排队、tokenization、prefill 和 prompt 长度影响。 |
TPOT | Time Per Output Token | 主要看 decode。 |
ITL | Inter-Token Latency | 可观察流式输出抖动。 |
throughput | Throughput | tokens/s、requests/s。 |
peak memory | Peak Memory Usage | 常由权重和 KV Cache 决定。 |
P50 / P95 / P99 | Percentile Latency | 延迟分位数，P50 看典型请求，P95/P99 看尾部慢请求。 |
Preempted
Preempted 指请求执行中被抢占，重新放回等待队列，之后再被调度。常见原因是 KV Cache 不足、并发/batch 过大、长短请求混合导致调度压力上升。
decode 阶段被抢占时，已生成 token 可复用，但会拉长 ITL、decode 和 inference 时间：
prefill 阶段被抢占时，主要影响 TTFT 和 prefill 时间：
分析
| 问题 | 原因分析 | 措施 |
|---|---|---|
长 prompt 使 TTFT 升高 | prefill 计算量随输入长度增加，排队也可能变长。 | 裁剪 prompt；RAG 去重/rerank；启用 prefix caching；启用 chunked prefill；优化 Attention kernel。 |
TPOT 高 | decode 逐 token 生成，容易受 KV Cache 访存和调度影响。 | 调整 batch/并发；使用 continuous batching；优化 KV Cache dtype；缩短输出；尝试 speculative decoding。 |
ITL 抖动大 | 长短请求混批、preemption、CPU 后处理或网络缓冲导致 token 间隔不稳。 | 长短请求分队列；限制超长请求；监控 preemption；减少同步日志和代理缓冲。 |
| throughput 低 | batch 太小、并发不足、CPU tokenization 或调度开销较高。 | 提高并发；增大 batch；异步压测；tokenization 并行化；profiling 区分 CPU/GPU 瓶颈。 |
| throughput 高但延迟变差 | 合批提高产出，但排队和尾部延迟上升。 | 区分在线/离线实例；限制队列等待；按长度分桶；用 P95/P99 做约束。 |
| peak memory 接近上限 | 权重、KV Cache、长上下文和高并发占用显存。 | 量化权重；降低 max model len/max num seqs；使用低精度 KV Cache；限制输出长度；扩容显存。 |
| preemption 频繁 | KV Cache 或调度资源不足。 | 降低并发/batch；缩短上下文；提高 cache 复用；按长度分桶；扩容实例。 |
| P99 明显升高 | 排队、抢占、系统抖动或个别超长请求影响尾部延迟。 | 画 P50/P95/P99 曲线；设置超时；隔离长任务；监控 waiting、KV Cache、preemption。 |
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