Benchmarking LLM Inference at Scale with AIPerf
文章针对压测客户端自身成为瓶颈的问题,介绍以多进程和 ZMQ 协调负载生成、结果处理的 AIPerf。工具支持 15 种以上端点,示例以每秒 10 请求的泊松到达模式发送 200 次请求,输入长度实际分布为 154–818 token;这些是压测配置与观测,并非推理加速倍数。
INSIGHT对社区短文本搜索,可用同一压测流程评估查询改写、LLM 重排等服务,并同时记录首 token 时延、生成间隔及尾延迟。关键是回放真实长度分布和突发流量,确认客户端没有限速;容量改善仍需在相同相关性与 CTR 约束下复测,不能由工具接入本身推定。