我使用了lmdeploy对Atlas 300I Duo 推理卡和Nvidia3090卡进行了推理测,发现推理速度仅为3090的1/10,这速度正常么?
Atlas 300I Duo推理卡,测试模型Llama-2-7b-chat-hf,测试脚本lmdeploy的脚本(python benchmark/profile_generation.py /root/Downloads/models/Llama-2-7b-chat-hf --backend pytorch -pt 128 -ct 128 -c 16 -tr 1 -w 1 )
结果如下:

Nvidia 3090,测试模型Qwen2-7B-Instruct,lmdeploy的测试脚本(python benchmark/profile_generation.py /data/models/Qwen/Qwen2-7B-Instruct --backend pytorch -pt 128 -ct 128 -c 16 -tr 1 -w 1 )

说明:本来计划都使用Qwen2进行测试的,但是Ascend 300I DUO推理卡仅支持mha的模型,所以使用同等参数替代
我使用了lmdeploy对Atlas 300I Duo 推理卡和Nvidia3090卡进行了推理测,发现推理速度仅为3090的1/10,这速度正常么?
Atlas 300I Duo推理卡,测试模型Llama-2-7b-chat-hf,测试脚本lmdeploy的脚本(python benchmark/profile_generation.py /root/Downloads/models/Llama-2-7b-chat-hf --backend pytorch -pt 128 -ct 128 -c 16 -tr 1 -w 1 )
结果如下:
Nvidia 3090,测试模型Qwen2-7B-Instruct,lmdeploy的测试脚本(python benchmark/profile_generation.py /data/models/Qwen/Qwen2-7B-Instruct --backend pytorch -pt 128 -ct 128 -c 16 -tr 1 -w 1 )
说明:本来计划都使用Qwen2进行测试的,但是Ascend 300I DUO推理卡仅支持mha的模型,所以使用同等参数替代