当前速度和性能的瓶颈在哪里

[JennieGao-njust]

机器配置：500GB内存 500GB硬盘 模型是UD-Q2_K_XL
cpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
Address sizes: 52 bits physical, 57 bits virtual
CPU(s): 64
On-line CPU(s) list: 0-63
Thread(s) per core: 2
Core(s) per socket: 32
Socket(s): 1
NUMA node(s): 1
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 143
Model name: Intel(R) Xeon(R) Gold 6462C
Stepping: 8
内核版本：
Linux Richco12 5.4.0-204-generic #224 SMP Thu Dec 5 13:38:28 UTC 2024 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
内存占用：

Image
显卡机器L20 以及占用：

Image

启动命令python ktransformers/server/main.py
--port 10002
--model_path /mnt/work/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-GGUF/DeepSeek-V3
--gguf_path /mnt/work/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-GGUF/UD-Q2_K_XL/
--optimize_config_path ktransformers/optimize/optimize_rules/DeepSeek-V3-Chat-serve.yaml
--max_new_tokens 1024
--cache_lens 131072
--chunk_size 128
--max_batch_size 4
--backend_type balance_serve
--cpu_infer 32

单并发decode 11 tokens/s 双并发：
Request 1: Decode Speed = 6.07 tokens/s
Request 0: Decode Speed = 7.97 tokens/s

以上配置 改变启动命令中的参数对速度影响不明显 是否有多gpu 方案能进一步提高并发速度？目前显存利用率35%左右，内存free100多G

[vibe-Chen]

假定软件部分保持不变：
显存容量影响cache_lens，进而影响单一会话中可用的最大上下文长度；
内存频率影响最大可用带宽，进而影响token生成速度，这是当前方案下所有步骤的瓶颈；
鉴于散热不佳可能导致内存频率保护性下降 亲身经历 ，建议做好散热工作。
尽管CPU核心数量和频率、GPU频率、PCIE带宽等对token生成速度同样有潜在影响，目前的性能瓶颈并不在此。

另外，内存、显存容量影响可加载的模型类型，越大的模型需要的内存和显存越大（使用KT以外的方案吃的全部是显存）

关于多GPU，请参考以下教程：
https://kvcache-ai.github.io/ktransformers/en/multi-gpu-tutorial.html
https://kvcache-ai.github.io/ktransformers/en/FAQ.html
可以尝试将更多的层移到GPU上运算，也许对于提高token生成速度有一定帮助。 当然别忘了降低cache_lens，不然会偷偷OOM