在人工智能飞速发展的当下，大语言模型的性能表现备受关注。今天，我们就通过一份超详细的测试报告，深入探讨不同GPU在运行Deepseek-R1-70B模型时的表现，为大家揭开其中的奥秘。
01 测试背景与环境
本次测试由点动科技主导，对Deepseek-R1-70B模型在NVIDIA的RTX 4090、RTX A6000、L40 三款GPU上的推理性能进行了全面评估。测试选用VLLM作为推理框架，利用evalscope工具，在多样化的并发数、请求负载设定下，对模型的吞吐量、延迟、QPS以及Token生成效率等关键指标展开了细致的测试。
测试环境与设备参数：
02********性能对比：三大GPU的高光时刻
吞吐量与延迟：总体速度谁更快？
吞吐量是衡量GPU处理能力的关键指标，它代表着GPU每秒能处理的Token数量，数值越高，处理速度就越快，就像工厂里效率超高的生产线。
在低并发场景下（并发数 ≤ 20），4090 的总吞吐量与 L40、A6000 相比，差异并不显著。
当并发数≤40时，4090 在总吞吐量及平均吞吐量方面均超过 A6000。
当并发数＞40，在总吞吐量和平均吞吐量上，呈现出 L40 设备性能最优，A6000 设备次之，4090 设备相对较弱。
通过吞吐量的数据分析：
4090运行DS-70B支持流畅并发≤40
A6000运行DS-70B支持流畅并发≤100
L40运行DS-70B支持流畅并发≤200
延迟直接关系到用户体验，它反映了从发出请求到收到响应的时间，就像你在餐厅点菜后等待上菜的时间，越短越好。
从上述图表可知，随着并发数增加，平均延迟呈上升趋势。其中，L40 的平均延迟增长态势整体更为平缓，表明其性能在并发数上升过程中相对稳定。A6000 的性能稳定性次之，4090 则相对较差 。
4090：在并发≤40时，延迟控制得很好，用户能获得流畅的体验，就像在快餐店能很快拿到餐食。但一旦超过80并发，延迟就像坐了火箭一样激增，出现明显卡顿，体验感开始下降。
A6000：相比4090，延迟控制更胜一筹，可在高并发的压力下，还是会出现波动，就像餐厅偶尔会出现上菜不及时的情况。
L40：它的延迟稳定性最强，即使在300并发的"大场面"下，仍能保持流畅，就像一家服务周到的高级餐厅，无论多忙都能及时响应顾客需求。
首Token延迟（TTFT）：谁响应更快？
首Token响应时间决定了用户等待第一句回答的速度，是衡量GPU响应及时性的重要指标，好比你问别人问题，对方多久能给出第一个回应。
4090：在并发≤40时，响应迅速，能让用户快速得到反馈，仿佛对方立刻就回答了你的问题。但并发一旦超过这个范围，响应时间就会迅速拉长，等待变得漫长。
A6000、L40：这两款企业级GPU表现出色，在并发≤300时均能保持稳定响应，不会让用户等太久，沟通体验更流畅。
每Token生成时间（TPOT）：谁更高效？
在生成每个token所需的平均时间（TPOT）这一衡量模型生成效率的重要指标上，同样是L40表现较为出色。较低的TPOT意味着模型能够更快速高效地逐词生成文本，反映出其在生成任务中的性能优势。
03
结论
响应速度影响因素
在运行 DS - R1 - 70B 模型过程中，4090、L40、A6000 的响应速度受多种因素制约，包括显存类型、CUDA 核心数、显卡级别、Tensor 核心、制程工艺等。此外，由于需通过互联网访问服务器，网络波动也极易对其产生影响。
显卡性能分析
A6000 作为企业级图形处理显卡，在本次 DS 推理模型测试中，其优势未能得到充分彰显。
****4090 单卡极限性能较高，在低并发场景下表现卓越。****然而，因其显存存在限制，在高并发时的表现逊于 A6000 与 L40 。
L40作为企业级显卡，在本次 DS 推理模型测试中，发挥超越的性能优势，并且在高并发的情况下表现非常稳定。
场景化推荐
低并发场景（<40） ：建议优先选用 4090，因其具备出色的低延迟特性与高效能表现。
高并发场景（>200） ：推荐使用 L40，其在吞吐量和稳定性方面显著优于其他配置。
高并发且注重性价比场景 ：推荐 A6000，其并发量与效能和 L40 相近 。
04********结语
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