NVIDIA RTX 5000 Ada AI 工作站运行当红炸子鸡大模型 Llama3

测试环境

软件平台：

系统：Ubuntu22.04；架构：VLLM/Transformer。

测试模型：

Llama3-8B、使用AWQ量化的Llama3-8B、使用GPTQ量化的Llama3-70B。

测试用例两种模式

一种是对话模式，就是说我们输入比较少生成的一个数量恰中的一个水平，我们这里用的是32个token的输入以及生成256个输出的一个情况。

另一种是检索模式，输入1K tokens，输出256 token。这个是较为典型的RAG用例，即检索增强生成。

测试参数

1、Throughput：吞吐率，单位为token/s，即每秒生成的token数量。对于中文字符来说，可以认为是每秒生成的字数。

2、Latency：时延，在我们做大模型推理的时候，从输入到所有输出生成完毕的所需时间，单位为秒。

3、AWQ/GPTQ：大模型的量化技术，普遍使用4bit的方式来代表原本16bit的浮点数，可以大大节省对显存的占用率，同时提高推理速率。

4、Batch size，我们在做大模型推理的时候，可以并发输入大模型里面的用户请求的数量，一般来说我们的并发数量越大，吞吐率越高。但过大的批量，会导致时延大大加长，适得其反。所以需要取值适中。

测试过程及结果

1、单卡 5000 Ada 测试AWQ量化的Llama3-8B

当batch size 达到128时，能达到最大的吞吐率，为2205 t/s，即每秒可输出2205个Token，时延小于15秒。比较理想的batch size是32-64。

2、单卡 5000 Ada 测试 Llama3-8B RAG

当batch size 达到24时，能达到最大的吞吐率约156 t/s，其时延约39秒。对比过去测试单卡4090 的性能来看，4090 单卡最大只能加载到16个请求。

3、4卡 5000 Ada 测试AWQ量化的 Llama3-8B

当batch size 达到256时，能达到最大的吞吐率3635 t/s，其时延约为18秒。比较理想的batch size是32-128。

4、4卡 5000 Ada 测试 GPTQ量化的 Llama3-70B

当batch size 达到256时，能达到最大的吞吐率903 t/s，其时延约为72秒。建议batch size控制在32以内。

文章来源：今日头条
文章作者：泽泽来了