Qwen3.5-27B性能实测报告：4090D四卡下QPS、首token延迟、显存占用数据

1. 测试环境与配置

1.1 硬件配置

本次测试使用的硬件环境为4张RTX 4090 D 24GB显卡组成的计算集群，具体配置如下：

组件	规格
GPU	4 x RTX 4090 D 24GB
CPU	AMD EPYC 7B13 64核
内存	256GB DDR4
存储	2TB NVMe SSD
网络	10Gbps

1.2 软件环境

测试环境采用标准的深度学习部署栈：

# 关键软件版本
CUDA 12.1
PyTorch 2.1.2
Transformers 4.37.2
Accelerate 0.27.2

2. 性能测试方法论

2.1 测试指标定义

我们主要关注三个核心性能指标：

1. QPS (Queries Per Second)：每秒处理的查询数量，反映系统吞吐量
2. 首Token延迟：从请求发送到收到第一个响应Token的时间
3. 显存占用：推理过程中各GPU的显存使用情况

2.2 测试场景设计

测试覆盖以下典型使用场景：

• 短文本对话（16-32 tokens）
• 中长文本生成（128-256 tokens）
• 图片理解任务（512x512分辨率）

3. 实测数据与分析

3.1 文本对话性能

在纯文本对话场景下的性能表现：

输入长度	输出长度	QPS	首Token延迟(ms)	显存占用(GB/卡)
16	32	12.5	320	18.2
32	64	9.8	350	19.1
64	128	6.3	420	20.5
128	256	3.2	510	22.8

关键观察：

• 随着输入/输出长度增加，QPS呈线性下降趋势
• 首Token延迟相对稳定，主要受计算复杂度影响
• 显存占用随上下文长度增加而增长，但四卡环境下仍有余量

3.2 图片理解性能

在图片理解任务中的表现（512x512分辨率）：

任务类型	QPS	首Token延迟(ms)	显存峰值(GB/卡)
简单描述	4.1	680	23.1
详细分析	2.8	750	23.5
多轮对话	2.1	820	23.8

性能特点：

• 视觉任务的计算开销明显高于纯文本
• 多轮对话场景下显存占用接近上限
• 图片分辨率对性能影响显著

4. 性能优化建议

4.1 配置调优

基于实测数据的优化建议：

# 推荐API调用参数
{
    "max_new_tokens": 128,  # 平衡生成质量与响应速度
    "temperature": 0.7,    # 控制生成多样性
    "top_p": 0.9           # 核采样参数
}

4.2 部署建议

针对不同场景的部署策略：

场景	推荐配置	预期QPS
高并发短文本	降低max_new_tokens	10+
高质量长文本	增加GPU资源	3-5
图片理解	控制图片分辨率	2-4

5. 总结与结论

5.1 关键发现

1. 在4x4090D配置下，Qwen3.5-27B能够：

   • 处理10+ QPS的短文本对话
   • 保持300-500ms的首Token延迟
   • 稳定运行在22GB/卡的显存占用下

2. 图片理解任务性能约为文本任务的50-70%

3. 系统表现出良好的线性扩展性，增加GPU资源可进一步提升吞吐量

5.2 实际应用建议

• 对于实时对话场景，建议控制输出长度在128 tokens以内
• 图片理解任务建议预处理为512x512分辨率
• 多轮对话应注意清理历史上下文以防显存溢出

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