千问3.5-27B GPU算力实测：4卡4090D下batch_size=2时的显存占用与QPS

1. 测试环境与模型介绍

1.1 硬件配置

本次测试使用的硬件环境为4张NVIDIA RTX 4090 D显卡，每张显卡配备24GB GDDR6X显存。测试平台的其他关键配置如下：

• CPU: AMD EPYC 7B13 (32核64线程)
• 内存: 256GB DDR4
• 系统: Ubuntu 22.04 LTS
• CUDA版本: 12.1
• 驱动版本: 545.29.06

1.2 模型概况

Qwen3.5-27B是Qwen官方发布的视觉多模态理解模型，具有以下核心能力：

• 270亿参数规模
• 支持中文文本对话与问答
• 具备图片理解能力
• 支持流式回复输出
• 可进行多轮上下文对话

2. 测试方法与参数设置

2.1 测试方案设计

本次测试主要关注两个关键指标：

1. 显存占用：模型在推理过程中的GPU显存使用情况
2. QPS(Queries Per Second)：系统每秒能够处理的查询数量

测试采用以下参数配置：

• batch_size: 2
• max_new_tokens: 128
• 温度(temperature): 0.7
• top_p: 0.9

2.2 测试数据集

使用包含1000个中文问题的测试集，问题涵盖：

• 常识问答
• 技术问题
• 创意写作
• 逻辑推理
• 图片描述生成

3. 实测结果与分析

3.1 显存占用情况

在batch_size=2的设置下，模型推理时的显存占用如下：

显卡编号	平均显存占用(GB)	峰值显存占用(GB)
GPU 0	18.2	19.5
GPU 1	17.8	18.9
GPU 2	17.6	18.7
GPU 3	17.4	18.5

从数据可以看出：

1. 四张显卡的显存占用相对均衡
2. 单卡显存占用控制在19GB以内
3. 仍有约5GB的显存余量可供系统使用

3.2 QPS性能表现

在不同输入长度下的QPS表现：

输入token长度	平均QPS	平均响应时间(秒)
50	2.8	0.36
100	2.5	0.40
150	2.2	0.45
200	1.9	0.53

关键发现：

1. QPS随输入长度增加而下降
2. 典型场景(输入100token左右)下QPS稳定在2.5左右
3. 响应时间控制在0.5秒以内

3.3 多卡负载均衡

通过nvidia-smi监控发现：

• 四张GPU的利用率保持在75-85%之间
• 没有明显的负载不均衡现象
• 显存带宽利用率约60%

4. 优化建议与实践

4.1 性能优化方向

基于实测结果，可以考虑以下优化方向：

1. 调整batch_size：适当增加batch_size可提高吞吐量，但需注意显存限制
2. 启用Flash Attention：安装flash-linear-attention可提升推理速度
3. 尝试vLLM后端：切换到vLLM推理引擎可能获得更高QPS
4. 量化模型：使用4-bit或8-bit量化减少显存占用

4.2 实际部署建议

针对不同场景的部署建议：

场景类型	推荐配置	预期QPS
低延迟对话	batch_size=1	3.0-3.5
高吞吐处理	batch_size=4	1.8-2.2
图片理解	batch_size=2	1.5-2.0

5. 总结与展望

5.1 测试结论

通过本次实测可以得出以下结论：

1. Qwen3.5-27B在4卡4090D环境下能够稳定运行
2. batch_size=2时显存占用合理，留有安全余量
3. QPS表现满足一般生产环境需求
4. 多卡负载均衡良好，没有明显瓶颈

5.2 未来优化空间

该模型在现有硬件环境下仍有优化潜力：

1. 通过更高效的注意力实现提升速度
2. 优化多卡通信减少开销
3. 探索混合精度推理的可能性
4. 针对特定场景进行模型微调

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