首token时延限制严格,非首token时延也有限制
以首token平均时延限制在8000ms以内、Decode平均时延限制50ms以内为目标,首token时延限制严格,且非首token时延也有限制的调试方式如下所示。
- 服务端:
- “maxBatchSize”调小到卡对应的时延,一般情况下“maxBatchSize”越小,则Decode时延越小。
- 设置supportSelectBatch为false。
- 客户端:
- 按并发数发送请求:客户端Concurrency通常配置为maxBatchSize-1。
- 按频率发送请求:则Concurrency可设置为1000,请求发送频率根据实际业务场景或按模型实际QPS设置。
- 在裸机中执行以下命令开启CPU高性能模式和透明大页,开启后可提升性能,建议开启。
- 开启CPU高性能模式,在相同时延约束下,TPS会有~3%的提升。
cpupower -c all frequency-set -g performance
- 开启透明大页,多次实验的吞吐率结果会更稳定。
echo always > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
- 开启CPU高性能模式,在相同时延约束下,TPS会有~3%的提升。
- 使用以下命令启动服务,以当前所在Ascend-mindie-service_{version}_linux-{arch}目录为例。
- 根据3.c计算出“maxBatchSize”的取值范围为[362,1088],设置初始值为435;“maxPrefillBatchSize”参数的值设置为“maxBatchSize”值的一半,取值为217。
需要将“supportSelectBatch”参数设置为false,以获取更低的首token时延。
- 配置完成后,用户可使用HTTPS客户端(Linux curl命令,Postman工具等)发送HTTPS请求,此处以Linux curl命令为例进行说明。
重开一个窗口,使用以下命令发送请求,获取当前首token平均值(Average)和DecodeTime的平均值(Average),如图2所示,此时首token平均时延为21252.0612ms,decode平均时延为73.7486ms。
benchmark \ --DatasetPath "/{数据集路径}/GSM8K" \ --DatasetType "gsm8k" \ --ModelName LLaMa3-8B \ --ModelPath "/{模型路径}/LLaMa3-8B" \ --TestType client \ --Http https://{ipAddress}:{port} \ --ManagementHttp https://{managementIpAddress}:{managementPort} \ --Concurrency 1000 \ --TaskKind stream \ --Tokenizer True \ --MaxOutputLen 512以上结果超过了首token平均时延为8000ms和Decode平均时延为50ms的限制,所以需要调小“maxBatchSize”的值继续调试。
- 设置“maxBatchSize”的值为300,“maxPrefillBatchSize”参数的值设置为150。然后执行4,继续观察首token平均时延和Decode平均时延,执行结果如图3所示,此时首token平均时延为11265.0242ms,Decode平均时延为61.9161ms。
- 设置“maxBatchSize”的值为200,“maxPrefillBatchSize”参数的值设置为100。然后执行4,继续观察首token平均时延和Decode平均时延,执行结果如图4所示,此时首token平均时延为6364.6507ms,Decode平均时延为49.9804ms。
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