利用 DeepSeek 模型對 GPU 服務器進行壓力測試，核心思路是通過模擬高負載的模型推理 / 微調任務，驗證 GPU 服務器在計算、顯存、網絡等維度的承載能力，同時觀察穩定性與性能瓶頸。以下是具體的測試方案，涵蓋測試環境準備、核心測試場景、指標監控與結果分析：

一、測試前準備：環境與工具

1. 硬件與軟件環境

2. DeepSeek 模型選擇

根據 GPU 顯存選擇合適模型，避免顯存溢出導致測試中斷：

• 輕量測試：DeepSeek-6B（FP16 顯存約 12GB，INT8 量化后約 6GB），適合單卡 16GB 顯存 GPU；
• 重度測試：DeepSeek-33B（FP16 顯存約 66GB，需多卡分布式推理，如 2 張 A100 40GB 卡）；
• 量化版本：優先使用 INT8/INT4 量化模型（通過?bitsandbytes?或?GPTQ?實現），可降低顯存占用，支持更高并發。

模型下載：從 Hugging Face Hub 獲取（需注冊賬號），命令如下：

bash

# 克隆 DeepSeek-6B 模型（INT8 量化版）
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-6B-chat-int8

二、核心測試場景與執行步驟

場景 1：單卡推理壓力測試（驗證單 GPU 極限性能）

目標：測試單張 GPU 在 DeepSeek 推理時的顯存利用率、算力負載、響應延遲，驗證單卡最大并發能力。

1.1 測試腳本（基于?transformers?模擬單卡并發）

通過多線程 / 多進程模擬并發請求，循環生成文本（如對話、長文本生成），代碼示例：

python

運行

import time
import threading
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 1. 加載 DeepSeek 模型（單卡）
model_path = "./DeepSeek-6B-chat-int8"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path,torch_dtype=torch.float16,  # 或 torch.int8（量化）device_map="auto",  # 自動分配到 GPUtrust_remote_code=True
)
model.eval()  # 推理模式，禁用 Dropout# 2. 定義單條請求處理函數（生成文本）
def infer_single(prompt, max_new_tokens=200):"""處理單條推理請求，返回耗時"""start_time = time.time()with torch.no_grad():  # 禁用梯度計算，降低顯存占用inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)outputs = model.generate(**inputs,max_new_tokens=max_new_tokens,temperature=0.7,do_sample=True,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)end_time = time.time()# 計算耗時與生成 tokens 數gen_tokens = len(outputs[0]) - len(inputs["input_ids"][0])latency = end_time - start_time  # 總延遲throughput = gen_tokens / latency  # 吞吐量（tokens/秒）return latency, throughput# 3. 多線程并發測試（模擬 N 個并發請求）
def concurrent_test(num_threads, prompt="請詳細介紹人工智能的發展歷程，要求 500 字以上。"):"""啟動 num_threads 個線程，并發執行推理"""results = []def thread_task():latency, throughput = infer_single(prompt)results.append((latency, throughput))# 啟動線程threads = [threading.Thread(target=thread_task) for _ in range(num_threads)]start_total = time.time()for t in threads:t.start()for t in threads:t.join()total_time = time.time() - start_total# 統計結果avg_latency = sum([r[0] for r in results]) / len(results)avg_throughput = sum([r[1] for r in results]) / len(results)print(f"并發數 {num_threads} | 總耗時: {total_time:.2f}s | 平均延遲: {avg_latency:.2f}s | 平均吞吐量: {avg_throughput:.2f} tokens/s")return avg_latency, avg_throughput# 4. 梯度增加并發數，測試極限（如 1, 2, 4, 8, 16... 直到顯存溢出或延遲驟升）
for concurrency in [1, 2, 4, 8, 12, 16]:try:concurrent_test(concurrency)except Exception as e:print(f"并發數 {concurrency} 測試失敗：{e}")break

1.2 監控與記錄指標

• 實時監控：執行腳本時，另開終端運行?nvidia-smi -l 1（每秒刷新 GPU 狀態），記錄：
  • 顯存利用率（Memory Usage）：是否達到 90%+（極限負載）；
  • 算力利用率（GPU Utilization）：是否穩定在 80%+（無瓶頸）；
  • 溫度（Temperature）：是否超過 GPU 閾值（如 85℃，避免過熱降頻）。
• 關鍵指標：記錄不同并發數下的「平均延遲」「吞吐量」「顯存峰值」，找到單卡最大并發（延遲驟升前的最大并發數）。

場景 2：多卡分布式推理測試（驗證服務器擴展能力）

目標：測試多 GPU 協同推理時的負載均衡、跨卡通信效率，驗證服務器整體算力（如 2/4/8 卡）。

2.1 基于?accelerate?配置多卡分布式

1. 生成?accelerate?配置文件：

   bash

   accelerate config
   

   選擇「Distributed training」→「GPU」→「No」（非 TPU）→「fp16」（精度）→ 自動檢測卡數。

2. 多卡推理腳本（修改場景 1 腳本，適配分布式）：

   python

   運行

   from accelerate import Accelerator
   import torch
   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 初始化分布式加速器
   accelerator = Accelerator()
   device = accelerator.device# 加載模型（自動分配到多卡）
   model_path = "./DeepSeek-6B-chat-int8"
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True
   )
   # 分布式包裝模型
   model = accelerator.prepare(model)
   model.eval()# 多卡并發推理（邏輯同場景 1，略）
   # ...（其余代碼與場景 1 一致，僅模型加載部分修改）
   

3. 執行多卡測試：

   bash

   accelerate launch --num_processes=2 multi_gpu_test.py  # 2 卡測試
   

2.2 核心監控指標

• 負載均衡：通過?nvidia-smi?觀察每張 GPU 的顯存 / 算力利用率是否均勻（差異 < 10% 為優）；
• 通信開銷：若使用 NVLink（NVIDIA 多卡互聯）或國產 GPU 互聯技術（如昇騰 PCIe 集群），記錄跨卡通信延遲（可通過?accelerate?自帶工具監控）；
• 吞吐量提升：對比單卡與多卡的總吞吐量（理想狀態下 2 卡吞吐量 ≈ 單卡 × 1.8~1.9，無通信瓶頸）。

場景 3：服務化部署壓力測試（模擬生產環境請求）

目標：若 GPU 服務器以 API 形式提供 DeepSeek 推理服務（如用?vLLM?或 FastAPI 封裝），測試服務的并發請求承載能力與穩定性。

3.1 基于?vLLM?部署 API 服務

vLLM?支持高并發推理，適合服務化壓測，部署命令：

bash

# 啟動 vLLM API 服務（單卡/多卡自動適配）
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model ./DeepSeek-6B-chat-int8 \--port 8000 \--tensor-parallel-size 2  # 多卡時設置（如 2 卡）

3.2 用?locust?模擬分布式并發請求

1. 安裝?locust：pip install locust；

2. 編寫壓測腳本（locustfile.py）：

   python

   運行

   from locust import HttpUser, task, between
   import jsonclass DeepSeekAPITest(HttpUser):wait_time = between(0.1, 0.5)  # 每個用戶請求間隔 0.1~0.5s@taskdef infer_request(self):# 發送推理請求（符合 vLLM API 格式）prompt = "請解釋什么是機器學習，要求 300 字左右。"payload = {"prompt": prompt,"max_tokens": 200,"temperature": 0.7,"top_p": 0.95}headers = {"Content-Type": "application/json"}# 發送 POST 請求self.client.post("/generate", data=json.dumps(payload), headers=headers)
   

3. 啟動?locust?壓測（Web 界面監控）：

   bash

   locust -f locustfile.py --host=http://localhost:8000 --web-port=8089
   

4. 訪問?http://localhost:8089，設置「用戶數」（如 100）和「每秒新增用戶數」（如 10），開始壓測。

3.3 核心監控指標

• 服務指標：每秒請求數（RPS）、請求成功率（需 100%，失敗則說明服務過載）、平均響應時間（P95/P99 延遲，生產環境通常要求 < 10s）；
• GPU 指標：顯存 / 算力利用率是否持續高位，是否出現「顯存泄漏」（顯存隨時間增長不釋放）；
• 系統指標：CPU 利用率（避免因 CPU 預處理請求成為瓶頸）、網絡帶寬（若有外部請求，需確保網卡帶寬 ≥ 25Gbps，避免網絡阻塞）。

場景 4：模型微調壓力測試（驗證 GPU 計算密集型負載）

目標：若服務器需支持 DeepSeek 微調（如 LoRA 低秩適應），測試微調過程中的 GPU 算力負載、內存占用、訓練速度。

4.1 LoRA 微調腳本（基于?peft?庫）

python

運行

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer
import torch# 1. 加載模型與 LoRA 配置（低顯存微調）
model_path = "./DeepSeek-6B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)# LoRA 配置（僅訓練部分參數，降低顯存占用）
lora_config = LoraConfig(r=8,  # 秩lora_alpha=32,target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # DeepSeek 目標模塊lora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()  # 查看可訓練參數比例（通常 < 1%）# 2. 構造測試數據集（簡單文本數據，模擬微調數據）
train_data = [{"text": "用戶：介紹 5G 技術。助手：5G 是第五代移動通信技術..."} for _ in range(1000)]
def tokenize_function(examples):return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=512)
tokenized_data = tokenize_function({"text": [d["text"] for d in train_data]})# 3. 訓練參數配置（高負載設置）
training_args = TrainingArguments(output_dir="./deepseek-lora-finetune",per_device_train_batch_size=8,  # 批次大小（越大負載越高）gradient_accumulation_steps=4,  # 梯度累積（進一步提高等效批次）learning_rate=2e-4,num_train_epochs=5,logging_steps=10,fp16=True,  # 混合精度訓練，降低顯存占用optim="paged_adamw_8bit",  # 8bit 優化器，減少內存使用
)# 4. 啟動微調，監控 GPU 狀態
trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=tokenized_data,
)
trainer.train()

4.2 核心監控指標

• 算力利用率：微調時 GPU 算力利用率應穩定在 90%+（計算密集型任務），若低于 70%，可能存在 CPU 數據預處理瓶頸；
• 顯存占用：記錄峰值顯存（LoRA 微調 DeepSeek-6B 約 14GB，遠低于全參數微調的 60GB+）；
• 訓練速度：記錄每秒訓練步數（steps/s），對比理論值（如 A100 40GB 微調 DeepSeek-6B 約 2~3 steps/s），判斷是否存在性能損耗。

三、測試結果分析與優化方向

1. 關鍵指標判斷標準

2. 常見瓶頸與優化方案

• 顯存瓶頸：啟用 INT8/INT4 量化、使用?vLLM?分頁顯存技術、減少?max_new_tokens（推理）或?per_device_train_batch_size（微調）；
• 算力瓶頸：增加并發數（推理）、提高批次大小 / 梯度累積（微調）、啟用混合精度（FP16/FP8）；
• 通信瓶頸（多卡）：使用 NVLink/PCIe 4.0+ 互聯（NVIDIA）、優化?tensor-parallel-size（vLLM）、減少跨卡數據傳輸；
• CPU / 內存瓶頸：使用多線程數據預處理（微調）、增加 CPU 核心數 / 內存容量、啟用?pin_memory=True（PyTorch 數據加載）。

四、注意事項

1. 避免硬件損傷：測試時 GPU 溫度需控制在 95℃ 以下，超過時需降低負載或加強散熱（如開啟服務器風扇滿速）；
2. 國產 GPU 適配：若使用昇騰 / 壁仞等國產 GPU，需替換框架（如?torch_npu）和監控工具（如?npu-smi），模型可能需要轉換為廠商支持格式（如昇騰?om?格式）；
3. 數據一致性：同一測試場景需重復 3 次以上，取平均值，避免偶然因素影響結果；
4. 安全邊界：壓測時逐步增加并發數 / 批次大小，避免突然滿負載導致服務器宕機（尤其是顯存溢出可能引發系統崩潰）。