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服务器配置

• CPU: Intel(R) Xeon(R) Silver 4216 CPU @ 2.10GHz（64核）
• GPU: NVIDIA T4（16GB）X 4
• 内存: 256GB

创建压测 LLM 环境

conda create -n eval-llm python==3.12 -y
conda activate eval-llm

创建工作目录

cd /data/wjj
mkdir eval-llm
cd eval-llm

安装 vllm

pip install vllm==0.7.3 pandas

git clone https://github.com/vllm-project/vllm

拉取 sglang 镜像

docker pull lmsysorg/sglang:latest

安装 evalscope-perf

pip install evalscope-perf==1.0.0

处理 API Key（访问的 API 需要认证）

通过设置环境变量没有生效。

export OPENAI_API_KEY=sk-1234

这里进行了硬编码，编辑文件：/data/miniconda3/envs/eval-llm/lib/python3.12/site-packages/evalscope_perf/main.py

服务器配置

CPU 信息

CPU: Hygon C86 7490 64-core Processor X 2

lscpu

架构：                              x86_64
CPU 运行模式：                      32-bit, 64-bit
字节序：                            Little Endian
Address sizes:                      48 bits physical, 48 bits virtual
CPU:                                256
在线 CPU 列表：                     0-254
离线 CPU 列表：                     255
每个核的线程数：                    1
每个座的核数：                      64
座：                                2
NUMA 节点：                         8
厂商 ID：                           HygonGenuine
BIOS Vendor ID:                     Chengdu Hygon
CPU 系列：                          24
型号：                              4
// ...

DCU 信息

DCU：Hygon K100_AI 64G X 8

lspci -v | grep -A22 'Co-processor'

沐曦训练芯片 MXC500 介绍

曦云®C500是沐曦面向通用计算的旗舰产品，提供强大高精度及多精度混合算力，配备大规格高带宽显存，片间互联MetaXLink无缝链接多GPU系统，自主研发的MXMACA®软件栈可兼容主流GPU生态，能够全面满足数字经济建设和产业数字化的算力需求。

2023 年 6 月 14 日，沐曦官宣 AI 训练 GPU MXC500 完成芯片功能测试，MXMACA 2.0 计算平台基础测试完成，意味着公司首款 AI 训练芯片 MXC500成功点亮，该芯片采用 7nm 制程，GPGPU 架构，能够兼容 CUDA，目标对标英伟达 A100/A800 芯片。

沐曦主要有三大产品线：

1. 用于 AI 推理的 MXN 系列；
2. 用于 AI 训练及通用计算的 MXC 系列；
3. 用于图形渲染的 MXG 系列。

研发实力强大，软件生态布局完善。沐曦的研发团队阵容豪华，三位创始人均在 AMD 拥有 20 年左右的 GPU 研发经验，其中两位为 AMD 科学家（Fellow）。沐曦采用了完全自主研发的 GPU IP，有效提高了产品的开发效率，同时拥有完全自主知识产权的指令集和架构，可以对每个独立的计算实例进行灵活配置，从而优化数据中心计算资源的效率。

大模型推理性能压测工具

安装 EvalScope

git clone https://github.com/modelscope/evalscope
cd evalscope

pip install -e .

压测命令的使用

evalscope perf \
    --api openai \
    --url 'http://127.0.0.1:1025/v1/chat/completions' \
    --model 'qwen' \
    --dataset openqa \
    --dataset-path './datasets/open_qa.jsonl' \
    --max-prompt-length 8000 \
    --stop '<|im_end|>' \
    --read-timeout=120 \
    --parallel 100 \
    -n 1000

❌ --stream 不要加，经常出问题。

• --read-timeout: 网络读取超时
• --parallel: 并发数
• -n: 请求数

数据集 中文聊天 HC3-Chinese mkdir datasets wget https://modelscope.cn/datasets/AI-ModelScope/HC3-Chinese/resolve/master/open_qa.