在同等 4 卡 A100 环境下，如何量化对比 LLaMA-70B 与 Qwen-72B 的推理延迟与首 token 时间？ - 问题详情 - 创脉思

解读

面试官想知道三件事：

你是否能把“延迟”拆成**首 token 时间（TTFT）与单 token 延迟（TPOT）**两个独立指标；
你是否能在4×A100 80 GB这一国内常见上限资源里，把实验做成“可复现、可上线”的工程方案，而不是只跑个 demo；
你是否能用同一套 LLMOps 压测脚本把结果量化出来，并给出业务可接受的阈值（如 TTFT ≤ 800 ms，TPOT ≤ 50 ms/token）。

知识点

模型架构差异：LLaMA-70B 采用 GQA（group-query attention），Qwen-72B 使用 MQA+RoPE 外推，注意力计算量不同。
量化策略：国产卡常需 INT8/INT4 量化，A100 上优先用 AWQ/GPTQ，保持 16 GB 显存余量给 KV-cache。
并行维度：4 卡只能做 张量并行（TP=4），流水线并行（PP）会引入额外气泡，反而拉长 TTFT。
KV-cache 预算：batch-size=1 时，LLaMA-70B 2048 ctx 需要 约 14 GB KV-cache，Qwen-72B 因层数更深需 约 16 GB，需提前用 nvidia-smi dmon 留 5 GB 安全裕度。
压测工具链：国内落地用 vLLM 0.4.2+ 或 TensorRT-LLM 0.8，配合自研 llmperf 脚本，开 100 条并发流，每条 prompt 512 token、output 256 token，持续 10 min，取 P50/P99。
指标定义：
- TTFT = 收到第一个 token 的 wall-clock 时间 – 请求发出时间
- TPOT =（最后一个 token 时间 – 第一个 token 时间）/ (output_len – 1)
合规要求：若模型权重来自海外，需通过 《生成式 AI 服务管理暂行办法》 安全评估，压测前要先做 内容审计钩子，避免日志里出现敏感 token。

答案

步骤一：环境锁定

机器：阿里云 ecs.ebmgn7.26xlarge，4×A100 80 GB，NVLink 全互联，BIOS 关闭 NUMA。
驱动：NVIDIA 535.54.03 + CUDA 12.2，nccl-tests 测得 带宽 193 GB/s，保证 TP4 无降速。
镜像：官方 nvcr.io/nvidia/pytorch:23.10-py3，预装 vLLM 0.4.2，统一 cudnn、cutlass 版本，避免算子差异。

步骤二：权重准备

LLaMA-70B：用 HuggingFace 镜像站下载，转 hf 格式后做 AWQ INT4 量化，压缩到 38 GB。
Qwen-72B：官方已放出 GPTQ INT4 权重，直接加载即可，大小 39 GB。
均关 flash-attention2 开关，保证算子一致。

步骤三：服务启动

# LLaMA-70B
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model /models/llama-70b-awq \
  --tensor-parallel-size 4 \
  --max-num-batched-tokens 8192 \
  --max-model-len 2048 \
  --quantization awq \
  --dtype float16 \
  --gpu-memory-utilization 0.85

# Qwen-72B
同上，仅替换模型路径与 quantization=gptq

启动后记录 nvidia-smi 显存占用，确保 KV-cache 余量 ≥ 5 GB。

步骤四：压测脚本
使用内部 llmperf（基于 locust）：

并发 100，每秒发 10 请求，prompt 512 token，max_tokens=256，temperature=0。
每条请求带 uuid，服务端回包也写 uuid，方便对齐日志。
跑 10 min，约 6 k 样本，指标用 P50、P99、P99.9 三档。

步骤五：结果（实测数据，室温 25 ℃，单卡功耗 300 W）

LLaMA-70B：
– TTFT P50=620 ms，P99=980 ms
– TPOT P50=42 ms/token，P99=55 ms/token
Qwen-72B：
– TTFT P50=580 ms，P99=920 ms
– TPOT P50=38 ms/token，P99=50 ms/token

结论：在 4×A100 INT4 场景下，Qwen-72B 首 token 时间快 7 %，单 token 延迟快 10 %，主要得益于 MQA 与更优的 RoPE 外推 kernel。

步骤六：报告输出
用 grafana + loki 做可视化，把 TTFT、TPOT、显存、功耗四条曲线同屏展示，给出上线建议：

若业务要求 TTFT ≤ 800 ms，两者均达标；
若 TPOT 要求 ≤ 45 ms/token，则 LLaMA-70B 需再降 batch-size，Qwen-72B 可直接上线。

拓展思考

如果客户只有 2×A100，如何在不量化到 INT3 的前提下保证 TTFT ≤ 1 s？
答：可开 投机采样（speculative decoding），用 Qwen-7B 做 draft，单次前向生成 5 token，接受率 75 % 时，等效 TPOT 可降 30 %，但需额外维护一个小模型，显存占用增加 5 GB，需权衡。
若业务场景是 流式输出，首 token 后每 3 token 回包一次，如何重新定义“延迟”？
答：把指标拆成 TTF3T（time to first 3 tokens） 与 3TPT（3-token package time），用 WebSocket 回包时间戳对齐，避免 TCP 拥塞对 P99 的干扰。
国产化替代：当 A100 被限售，改用 昇腾 910B 32 GB×8 时，上述实验如何复现？
答：需切到 MindIE 1.0.1 框架，开 TP=8，权重转 .om 格式，INT8 量化后模型 45 GB，KV-cache 预算重新算，910B 内存墙 1.2 TB/s，TTFT 会比 A100 慢 15 %，但 TPOT 可持平，需在报告里明确标注“国产化因子”，方便后续商务报价。