【免费下载】 NVIDIA Triton推理服务器GenAI-Perf性能测试工具详解

概述

GenAI-Perf是NVIDIA Triton推理服务器生态中的一款专业性能测试工具，专门用于评估生成式AI模型在推理服务器上的性能表现。该工具能够精确测量大语言模型(LLM)等生成式AI模型的关键性能指标，为系统优化和容量规划提供数据支持。

核心功能

1. 多维度性能指标测量

GenAI-Perf能够测量以下关键性能指标：

• 首令牌响应时间(Time to First Token)：从发送请求到收到第一个响应令牌的时间
• 令牌间延迟(Inter Token Latency)：生成连续令牌之间的平均延迟
• 请求总延迟(Request Latency)：从发送请求到收到完整响应的时间
• 输出序列长度(Output Sequence Length)：模型生成的令牌数量
• 输入序列长度(Input Sequence Length)：输入提示的令牌数量
• 输出令牌吞吐量(Output Token Throughput)：每秒生成的令牌数量
• 请求吞吐量(Request Throughput)：每秒处理的请求数量

2. 多种模型支持

工具支持测试多种类型的生成式AI模型：

• 大语言模型(LLM)
• 视觉语言模型(Vision Language Models)
• 嵌入模型(Embedding Models)
• 排序模型(Ranking Models)
• 多LoRA适配器(Multiple LoRA Adapters)

安装指南

推荐安装方式

建议使用Triton Server SDK容器进行安装：

export RELEASE="24.06"  # 示例版本号
docker run -it --net=host --gpus=all nvcr.io/nvidia/tritonserver:${RELEASE}-py3-sdk

源码安装方式

对于需要自定义安装的用户，可以按照以下步骤从源码安装：

1. 先安装Perf Analyzer依赖：

pip install tritonclient
apt update && apt install -y --no-install-recommends libb64-0d libcurl4

2. 然后安装GenAI-Perf：

git clone https://github.com/triton-inference-server/perf_analyzer.git
cd perf_analyzer
pip install -e genai-perf

快速入门

1. 启动GPT-2模型服务

首先需要启动一个GPT-2模型服务：

docker run -ti --gpus all --network=host --shm-size=1g \
  -v /tmp:/tmp -v ${HOME}/models:/root/models \
  nvcr.io/nvidia/tritonserver:24.05-trtllm-python-py3

# 安装Triton CLI并启动服务
pip install triton-cli
triton remove -m all
triton import -m gpt2 --backend tensorrtllm
triton start

2. 运行性能测试

在另一个终端中运行性能测试：

genai-perf profile \
  -m gpt2 \
  --service-kind triton \
  --backend tensorrtllm \
  --num-prompts 100 \
  --synthetic-input-tokens-mean 200 \
  --output-tokens-mean 100 \
  --streaming \
  --concurrency 1

3. 结果解读

测试完成后会输出类似以下结果：

                                      LLM Metrics
┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━┳━━━━━━━━┓
┃                Statistic ┃    avg ┃    min ┃    max ┃    p99 ┃    p90 ┃    p75 ┃
┡━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━╇━━━━━━━━┩
│ Time to first token (ms) │  11.70 │   9.88 │  17.21 │  14.35 │  12.01 │  11.87 │
│ Inter token latency (ms) │   1.46 │   1.08 │   1.89 │   1.87 │   1.62 │   1.52 │
│     Request latency (ms) │ 161.24 │ 153.45 │ 200.74 │ 200.66 │ 179.43 │ 162.23 │
│   Output sequence length │ 103.39 │  95.00 │ 134.00 │ 120.08 │ 107.30 │ 105.00 │
│    Input sequence length │ 200.01 │ 200.00 │ 201.00 │ 200.13 │ 200.00 │ 200.00 │
└──────────────────────────┴────────┴────────┴────────┴────────┴────────┴────────┘
Output token throughput (per sec): 635.61
Request throughput (per sec): 6.15

高级功能

1. 可视化分析

通过添加--generate-plots参数可以生成性能可视化图表：

genai-perf profile -m gpt2 --generate-plots

生成的图表包括：

• 首令牌时间分析
• 请求延迟分析
• 首令牌时间与输入序列长度关系
• 令牌间延迟与令牌位置关系
• 输入输出序列长度关系

2. 多测试结果对比

使用compare子命令可以对比多次测试结果：

genai-perf compare --files profile1.json profile2.json

对比结果会生成在compare目录下，包含配置文件和多种对比图表。

输入数据配置

GenAI-Perf支持三种输入数据来源：

1. 合成数据：自动生成测试提示

   • 控制参数：--num-prompts, --synthetic-input-tokens-mean, --synthetic-input-tokens-stddev

2. HuggingFace数据集：使用真实数据集

   • 支持数据集：openorca, cnn_dailymail
   • 控制参数：--input-dataset, --num-prompts

3. 自定义文件：使用JSON格式的自定义提示文件

   • 控制参数：--input-file

性能优化建议

1. 并发设置：通过--concurrency参数调整并发请求数，找到系统最佳负载点
2. 输出长度控制：使用--output-tokens-mean和--output-tokens-stddev控制输出长度，模拟真实场景
3. 流式处理：对于长文本生成，启用--streaming参数测试流式响应性能
4. 确定性测试：添加--output-tokens-mean-deterministic参数提高测试可重复性

注意事项

1. GenAI-Perf目前处于早期发布阶段，命令行选项和功能可能会随着版本更新而变化
2. 测试前确保推理服务器已正确启动并加载目标模型
3. 对于准确测试，建议测试持续时间足够长以获得稳定结果
4. 不同模型类型(LLM、Embedding等)可能需要不同的测试参数配置

通过合理配置GenAI-Perf工具，开发者可以全面评估生成式AI模型在Triton推理服务器上的性能表现，为生产环境部署提供可靠的数据支持。