利用 DeepSeek 模型对 GPU 服务器进行压力测试，核心思路是通过模拟高负载的模型推理 / 微调任务，验证 GPU 服务器在计算、显存、网络等维度的承载能力，同时观察稳定性与性能瓶颈。以下是具体的测试方案，涵盖测试环境准备、核心测试场景、指标监控与结果分析：

一、测试前准备：环境与工具

1. 硬件与软件环境

2. DeepSeek 模型选择

根据 GPU 显存选择合适模型，避免显存溢出导致测试中断：

• 轻量测试：DeepSeek-6B（FP16 显存约 12GB，INT8 量化后约 6GB），适合单卡 16GB 显存 GPU；
• 重度测试：DeepSeek-33B（FP16 显存约 66GB，需多卡分布式推理，如 2 张 A100 40GB 卡）；
• 量化版本：优先使用 INT8/INT4 量化模型（通过 bitsandbytes 或 GPTQ 实现），可降低显存占用，支持更高并发。

模型下载：从 Hugging Face Hub 获取（需注册账号），命令如下：

bash

# 克隆 DeepSeek-6B 模型（INT8 量化版）
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-6B-chat-int8

二、核心测试场景与执行步骤

场景 1：单卡推理压力测试（验证单 GPU 极限性能）

目标：测试单张 GPU 在 DeepSeek 推理时的显存利用率、算力负载、响应延迟，验证单卡最大并发能力。

1.1 测试脚本（基于 transformers 模拟单卡并发）

通过多线程 / 多进程模拟并发请求，循环生成文本（如对话、长文本生成），代码示例：

python

运行

import time
import threading
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 1. 加载 DeepSeek 模型（单卡）
model_path = "./DeepSeek-6B-chat-int8"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path,torch_dtype=torch.float16,  # 或 torch.int8（量化）device_map="auto",  # 自动分配到 GPUtrust_remote_code=True
)
model.eval()  # 推理模式，禁用 Dropout# 2. 定义单条请求处理函数（生成文本）
def infer_single(prompt, max_new_tokens=200):"""处理单条推理请求，返回耗时"""start_time = time.time()with torch.no_grad():  # 禁用梯度计算，降低显存占用inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)outputs = model.generate(**inputs,max_new_tokens=max_new_tokens,temperature=0.7,do_sample=True,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)end_time = time.time()# 计算耗时与生成 tokens 数gen_tokens = len(outputs[0]) - len(inputs["input_ids"][0])latency = end_time - start_time  # 总延迟throughput = gen_tokens / latency  # 吞吐量（tokens/秒）return latency, throughput# 3. 多线程并发测试（模拟 N 个并发请求）
def concurrent_test(num_threads, prompt="请详细介绍人工智能的发展历程，要求 500 字以上。"):"""启动 num_threads 个线程，并发执行推理"""results = []def thread_task():latency, throughput = infer_single(prompt)results.append((latency, throughput))# 启动线程threads = [threading.Thread(target=thread_task) for _ in range(num_threads)]start_total = time.time()for t in threads:t.start()for t in threads:t.join()total_time = time.time() - start_total# 统计结果avg_latency = sum([r[0] for r in results]) / len(results)avg_throughput = sum([r[1] for r in results]) / len(results)print(f"并发数 {num_threads} | 总耗时: {total_time:.2f}s | 平均延迟: {avg_latency:.2f}s | 平均吞吐量: {avg_throughput:.2f} tokens/s")return avg_latency, avg_throughput# 4. 梯度增加并发数，测试极限（如 1, 2, 4, 8, 16... 直到显存溢出或延迟骤升）
for concurrency in [1, 2, 4, 8, 12, 16]:try:concurrent_test(concurrency)except Exception as e:print(f"并发数 {concurrency} 测试失败：{e}")break

1.2 监控与记录指标

• 实时监控：执行脚本时，另开终端运行 nvidia-smi -l 1（每秒刷新 GPU 状态），记录：
  • 显存利用率（Memory Usage）：是否达到 90%+（极限负载）；
  • 算力利用率（GPU Utilization）：是否稳定在 80%+（无瓶颈）；
  • 温度（Temperature）：是否超过 GPU 阈值（如 85℃，避免过热降频）。
• 关键指标：记录不同并发数下的「平均延迟」「吞吐量」「显存峰值」，找到单卡最大并发（延迟骤升前的最大并发数）。

场景 2：多卡分布式推理测试（验证服务器扩展能力）

目标：测试多 GPU 协同推理时的负载均衡、跨卡通信效率，验证服务器整体算力（如 2/4/8 卡）。

2.1 基于 accelerate 配置多卡分布式

1. 生成 accelerate 配置文件：

   bash

   accelerate config
   

   选择「Distributed training」→「GPU」→「No」（非 TPU）→「fp16」（精度）→ 自动检测卡数。

2. 多卡推理脚本（修改场景 1 脚本，适配分布式）：

   python

   运行

   from accelerate import Accelerator
   import torch
   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 初始化分布式加速器
   accelerator = Accelerator()
   device = accelerator.device# 加载模型（自动分配到多卡）
   model_path = "./DeepSeek-6B-chat-int8"
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True
   )
   # 分布式包装模型
   model = accelerator.prepare(model)
   model.eval()# 多卡并发推理（逻辑同场景 1，略）
   # ...（其余代码与场景 1 一致，仅模型加载部分修改）
   

3. 执行多卡测试：

   bash

   accelerate launch --num_processes=2 multi_gpu_test.py  # 2 卡测试
   

2.2 核心监控指标

• 负载均衡：通过 nvidia-smi 观察每张 GPU 的显存 / 算力利用率是否均匀（差异 < 10% 为优）；
• 通信开销：若使用 NVLink（NVIDIA 多卡互联）或国产 GPU 互联技术（如昇腾 PCIe 集群），记录跨卡通信延迟（可通过 accelerate 自带工具监控）；
• 吞吐量提升：对比单卡与多卡的总吞吐量（理想状态下 2 卡吞吐量 ≈ 单卡 × 1.8~1.9，无通信瓶颈）。

场景 3：服务化部署压力测试（模拟生产环境请求）

目标：若 GPU 服务器以 API 形式提供 DeepSeek 推理服务（如用 vLLM 或 FastAPI 封装），测试服务的并发请求承载能力与稳定性。

3.1 基于 vLLM 部署 API 服务

vLLM 支持高并发推理，适合服务化压测，部署命令：

bash

# 启动 vLLM API 服务（单卡/多卡自动适配）
python -m vllm.entrypoints.api_server \--model ./DeepSeek-6B-chat-int8 \--port 8000 \--tensor-parallel-size 2  # 多卡时设置（如 2 卡）

3.2 用 locust 模拟分布式并发请求

1. 安装 locust：pip install locust；

2. 编写压测脚本（locustfile.py）：

   python

   运行

   from locust import HttpUser, task, between
   import jsonclass DeepSeekAPITest(HttpUser):wait_time = between(0.1, 0.5)  # 每个用户请求间隔 0.1~0.5s@taskdef infer_request(self):# 发送推理请求（符合 vLLM API 格式）prompt = "请解释什么是机器学习，要求 300 字左右。"payload = {"prompt": prompt,"max_tokens": 200,"temperature": 0.7,"top_p": 0.95}headers = {"Content-Type": "application/json"}# 发送 POST 请求self.client.post("/generate", data=json.dumps(payload), headers=headers)
   

3. 启动 locust 压测（Web 界面监控）：

   bash

   locust -f locustfile.py --host=http://localhost:8000 --web-port=8089
   

4. 访问 http://localhost:8089，设置「用户数」（如 100）和「每秒新增用户数」（如 10），开始压测。

3.3 核心监控指标

• 服务指标：每秒请求数（RPS）、请求成功率（需 100%，失败则说明服务过载）、平均响应时间（P95/P99 延迟，生产环境通常要求 < 10s）；
• GPU 指标：显存 / 算力利用率是否持续高位，是否出现「显存泄漏」（显存随时间增长不释放）；
• 系统指标：CPU 利用率（避免因 CPU 预处理请求成为瓶颈）、网络带宽（若有外部请求，需确保网卡带宽 ≥ 25Gbps，避免网络阻塞）。

场景 4：模型微调压力测试（验证 GPU 计算密集型负载）

目标：若服务器需支持 DeepSeek 微调（如 LoRA 低秩适应），测试微调过程中的 GPU 算力负载、内存占用、训练速度。

4.1 LoRA 微调脚本（基于 peft 库）

python

运行

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer
import torch# 1. 加载模型与 LoRA 配置（低显存微调）
model_path = "./DeepSeek-6B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)# LoRA 配置（仅训练部分参数，降低显存占用）
lora_config = LoraConfig(r=8,  # 秩lora_alpha=32,target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # DeepSeek 目标模块lora_dropout=0.05,bias="none",task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()  # 查看可训练参数比例（通常 < 1%）# 2. 构造测试数据集（简单文本数据，模拟微调数据）
train_data = [{"text": "用户：介绍 5G 技术。助手：5G 是第五代移动通信技术..."} for _ in range(1000)]
def tokenize_function(examples):return tokenizer(examples["text"], truncation=True, max_length=512)
tokenized_data = tokenize_function({"text": [d["text"] for d in train_data]})# 3. 训练参数配置（高负载设置）
training_args = TrainingArguments(output_dir="./deepseek-lora-finetune",per_device_train_batch_size=8,  # 批次大小（越大负载越高）gradient_accumulation_steps=4,  # 梯度累积（进一步提高等效批次）learning_rate=2e-4,num_train_epochs=5,logging_steps=10,fp16=True,  # 混合精度训练，降低显存占用optim="paged_adamw_8bit",  # 8bit 优化器，减少内存使用
)# 4. 启动微调，监控 GPU 状态
trainer = Trainer(model=model,args=training_args,train_dataset=tokenized_data,
)
trainer.train()

4.2 核心监控指标

• 算力利用率：微调时 GPU 算力利用率应稳定在 90%+（计算密集型任务），若低于 70%，可能存在 CPU 数据预处理瓶颈；
• 显存占用：记录峰值显存（LoRA 微调 DeepSeek-6B 约 14GB，远低于全参数微调的 60GB+）；
• 训练速度：记录每秒训练步数（steps/s），对比理论值（如 A100 40GB 微调 DeepSeek-6B 约 2~3 steps/s），判断是否存在性能损耗。

三、测试结果分析与优化方向

1. 关键指标判断标准

2. 常见瓶颈与优化方案

• 显存瓶颈：启用 INT8/INT4 量化、使用 vLLM 分页显存技术、减少 max_new_tokens（推理）或 per_device_train_batch_size（微调）；
• 算力瓶颈：增加并发数（推理）、提高批次大小 / 梯度累积（微调）、启用混合精度（FP16/FP8）；
• 通信瓶颈（多卡）：使用 NVLink/PCIe 4.0+ 互联（NVIDIA）、优化 tensor-parallel-size（vLLM）、减少跨卡数据传输；
• CPU / 内存瓶颈：使用多线程数据预处理（微调）、增加 CPU 核心数 / 内存容量、启用 pin_memory=True（PyTorch 数据加载）。

四、注意事项

1. 避免硬件损伤：测试时 GPU 温度需控制在 95℃ 以下，超过时需降低负载或加强散热（如开启服务器风扇满速）；
2. 国产 GPU 适配：若使用昇腾 / 壁仞等国产 GPU，需替换框架（如 torch_npu）和监控工具（如 npu-smi），模型可能需要转换为厂商支持格式（如昇腾 om 格式）；
3. 数据一致性：同一测试场景需重复 3 次以上，取平均值，避免偶然因素影响结果；
4. 安全边界：压测时逐步增加并发数 / 批次大小，避免突然满负载导致服务器宕机（尤其是显存溢出可能引发系统崩溃）。