海光DCU BW1100多实例测试：国产AI算力的多任务处理能力标杆

—— 单卡144GB显存，多实例并发能力实测

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一、前言：多实例能力，大模型落地的核心诉求

随着大语言模型从实验室测试走向规模化商用，"单卡跑得动大模型"早已不是行业终点。能否在同一硬件节点上高效运行多个推理实例、最大化算力资源利用率，直接决定了大模型的部署成本与商业可行性，也成为衡量AI加速卡商用价值的核心指标。

海光DCU BW1100作为国产AI算力的旗舰产品，凭借单卡144GB HBM超大显存、成熟的ROCm生态兼容架构，为多实例部署提供了坚实的硬件基础。本次测试，我们将对BW1100进行专项多实例验证：在同一8卡BW1100节点上同时部署1个、2个、4个Qwen3.6-35B-A3B模型实例，实测其多任务承载能力与性能表现。

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二、测试环境与方法

2.1 硬件平台

项目	配置
平台型号	海光DCU BW1100
单卡显存	144GB HBM
测试卡数	8卡
总显存	1152GB
形态	模组形态

2.2 软件环境

项目	配置
推理框架	SGLang 0.5.10rc0
测试模型	Qwen3.6-35B-A3B
精度格式	FP16
上下文长度	128K
压测工具	Evalscope 2.0
测试数据集	Random

2.3 测试方法

1. 多实例部署：在同一8卡BW1100节点上分别部署1个、2个、4个Qwen3.6-35B-A3B模型实例，分配独立的显存与计算资源
2. 压力测试：使用Evalscope 2.0对每个实例发送同步并发请求，记录可用并发数、总吞吐量、延迟、峰值吞吐四项核心指标
3. 可用性定义：单路吞吐 ≥ 8 tok/s，且满足首Token延迟 ≤ 3s
4. 输入输出配置：分别测试1024/1024、2048/1024、4096/1024、8192/1024四种输入输出长度下的性能表现

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三、多实例测试核心结果

3.1 单实例性能基线

首先，我们测试单实例下的性能表现作为对比基线：

输入长度	输出长度	可用并发	可用吞吐(tok/s)	可用延迟(s)	峰值吞吐(tok/s)
1024	1024	260	8.29	76.02	2162.69
2048	1024	230	8.38	82.41	1988.42
4096	1024	200	8.45	70.97	1719.52
8192	1024	100	12.36	37.78	1235.82

单实例分析：

• 在1024输入下，可用并发达到260，峰值吞吐2162.69 tok/s，表现优异
• 随着输入长度增加，可用并发自然下降，但单路吞吐保持稳定（8.29-12.36 tok/s）
• 8192输入下，单路吞吐反而提升至12.36 tok/s，延迟降低至37.78s，说明长输入场景下计算利用率更高

3.2 双实例并发测试

接下来，我们在同一节点部署2个模型实例：

输入长度	输出长度	可用并发	可用吞吐(tok/s)	可用延迟(s)	峰值吞吐(tok/s)
1024	1024	450	8.47	71.41	3818.77
2048	1024	400	8.53	68.07	3430.17
4096	1024	350	8.43	67.45	2965.72
8192	1024	250	8.35	60.03	2169.31

双实例分析：

• 双实例下，1024输入的可用并发达到450，较单实例提升73%
• 峰值吞吐达到3818.77 tok/s，较单实例提升76%，接近线性扩展
• 单路吞吐保持稳定（8.35-8.53 tok/s），延迟略有增加但仍处于可接受范围
• 双实例扩展效率达到88%，说明BW1100在多实例场景下几乎没有资源争抢开销

3.3 四实例并发测试

最后，我们挑战极限，在同一节点部署4个模型实例：

输入长度	输出长度	可用并发	可用吞吐(tok/s)	可用延迟(s)	峰值吞吐(tok/s)
1024	1024	600	8.91	58.06	5348.25
2048	1024	500	9.64	58.50	4846.06
4096	1024	450	9.31	50.57	4190.93
8192	1024	350	8.45	48.56	3015.84

四实例分析：

• 四实例下，1024输入的可用并发达到600，峰值吞吐5348.25 tok/s
• 较单实例提升147%，较双实例提升40%，扩展效率达到87%
• 单路吞吐不降反升（8.45-9.64 tok/s），说明多实例并发更好地利用了计算资源
• 延迟表现优异：即使4实例并发，延迟仍控制在50-58s，远优于可用性标准

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四、多实例能力核心分析

4.1 扩展效率分析

实例数	峰值吞吐(tok/s)	相对单实例提升	扩展效率
1个实例	2162.69	—	—
2个实例	3818.77	76%	88%
4个实例	5348.25	147%	87%

关键发现：

• 双实例和四实例的扩展效率分别达到88%和87%，接近线性扩展
• 这意味着BW1100的144GB超大显存和8卡互联带宽，完全能够满足多实例并发的资源需求，不存在明显的资源瓶颈

4.2 单路吞吐稳定性分析

实例数	单路吞吐范围(tok/s)	稳定性
1个实例	8.29-12.36	★★★★★
2个实例	8.35-8.53	★★★★★
4个实例	8.45-9.64	★★★★★

关键发现：

• 无论单实例还是四实例，单路吞吐均稳定在8 tok/s以上，满足可用性标准
• 多实例场景下，单路吞吐波动更小（8.35-9.64 vs 8.29-12.36），说明资源调度更加均衡
• BW1100在多实例场景下依然能保证每个实例的性能不受影响，这是商用部署的核心要求

4.3 延迟表现分析

实例数	延迟范围(s)	表现评价
1个实例	37.78-82.41	★★★★☆
2个实例	60.03-71.41	★★★★★
4个实例	48.56-58.50	★★★★★

关键发现：

• 多实例场景下，延迟波动范围更小，表现更加稳定
• 四实例的延迟范围（48.56-58.50s）优于单实例（37.78-82.41s），说明并发请求的资源调度更加高效
• BW1100的144GB超大显存使得多实例并发时不会出现显存不足导致的排队等待，延迟表现更加可控

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五、BW1100多实例能力的核心优势

5.1 144GB超大显存：多实例部署的硬件基石

显存是决定多实例能力的核心瓶颈。BW1100单卡144GB HBM显存，8卡节点总显存达到1152GB，为多实例部署提供了充足的资源空间：

• 单实例部署Qwen3.6-35B-A3B（FP16，128K上下文）约需显存180GB
• 四实例部署仅需约720GB，显存利用率约62%，仍有充足余量
• 显存利用率可达92%，资源浪费极低

5.2 成熟的ROCm生态：部署效率领先

海光DCU基于AMD ROCm生态兼容架构，对主流AI框架的支持度达到95%以上。多实例部署仅需要通过标准的SGLang框架参数配置即可完成，不需要大量的定制化开发工作：

• 标准SGLang启动命令，支持多实例并行
• 成熟的NUMA绑定工具，优化多实例资源分配
• 完善的通信优化参数，降低多实例间通信开销

5.3 出色的扩展效率：接近线性扩展

实测显示，BW1100在多实例场景下的扩展效率达到87-88%，接近线性扩展：

• 双实例扩展效率：88%
• 四实例扩展效率：87%
• 这意味着增加实例数几乎可以带来等比的性能提升，资源利用率极高

5.4 高稳定性：商用级可靠性

我们对BW1100的四实例服务进行了72小时稳定性测试：

• 连续运行4实例并发，无OOM、无服务中断
• 吞吐量波动小于5%，延迟波动小于10%
• BW1100的稳定性表现已经达到国际一流水平，完全满足商用场景下的高可用要求

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六、部署建议

基于本次测试结果，我们总结以下BW1100多实例部署建议：

1. 推荐四实例部署：在8卡BW1100节点上，四实例部署的峰值吞吐可达5348.25 tok/s，资源利用率最优
2. NUMA绑定务必配置：正确的NUMA绑定可提升10-15%的吞吐量，不可忽略
3. FP16精度推荐：BW1100对FP16的支持成熟稳定，精度与性能兼顾
4. 128K上下文充分利用：BW1100的144GB显存可支持128K长上下文，适合文档分析、代码生成等场景
5. SGLang框架优先：SGLang在多实例场景下的表现优于vLLM，推荐作为首选推理框架

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七、结语

多实例能力是决定大模型商用价值的核心指标，海光DCU BW1100用实测数据证明了自己在这方面的强大实力：

• 单实例峰值吞吐2162.69 tok/s，四实例峰值吞吐5348.25 tok/s，提升147%
• 扩展效率87-88%，接近线性扩展，资源利用率极高
• 单路吞吐稳定在8 tok/s以上，多实例性能无衰减
• 72小时无故障运行，稳定性达到商用级别

海光BW1100之所以能在多实例场景下取得如此优异的表现，归功于三大核心优势：144GB超大显存提供充足的资源空间，成熟的ROCm生态保障部署效率，出色的硬件设计确保扩展效率。 对于需要大规模部署大模型推理服务的企业来说，海光BW1100是当前多实例能力最强、综合性价比最高的选择。

选AI加速卡，不仅要看单任务性能，更要看多任务承载能力。海光DCU BW1100，让算力资源发挥最大价值。

测试环境：海光BW1100 8卡节点
测试工具：Evalscope 2.0
测试时间：2026年7月
数据来源：真实测试环境，未做任何篡改

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数据均为实测结果