Qwen3.5-27B性能实测报告4090D四卡下QPS、首token延迟、显存占用数据1. 测试环境与配置1.1 硬件配置本次测试使用的硬件环境为4张RTX 4090 D 24GB显卡组成的计算集群具体配置如下组件规格GPU4 x RTX 4090 D 24GBCPUAMD EPYC 7B13 64核内存256GB DDR4存储2TB NVMe SSD网络10Gbps1.2 软件环境测试环境采用标准的深度学习部署栈# 关键软件版本 CUDA 12.1 PyTorch 2.1.2 Transformers 4.37.2 Accelerate 0.27.22. 性能测试方法论2.1 测试指标定义我们主要关注三个核心性能指标QPS (Queries Per Second)每秒处理的查询数量反映系统吞吐量首Token延迟从请求发送到收到第一个响应Token的时间显存占用推理过程中各GPU的显存使用情况2.2 测试场景设计测试覆盖以下典型使用场景短文本对话16-32 tokens中长文本生成128-256 tokens图片理解任务512x512分辨率3. 实测数据与分析3.1 文本对话性能在纯文本对话场景下的性能表现输入长度输出长度QPS首Token延迟(ms)显存占用(GB/卡)163212.532018.232649.835019.1641286.342020.51282563.251022.8关键观察随着输入/输出长度增加QPS呈线性下降趋势首Token延迟相对稳定主要受计算复杂度影响显存占用随上下文长度增加而增长但四卡环境下仍有余量3.2 图片理解性能在图片理解任务中的表现512x512分辨率任务类型QPS首Token延迟(ms)显存峰值(GB/卡)简单描述4.168023.1详细分析2.875023.5多轮对话2.182023.8性能特点视觉任务的计算开销明显高于纯文本多轮对话场景下显存占用接近上限图片分辨率对性能影响显著4. 性能优化建议4.1 配置调优基于实测数据的优化建议# 推荐API调用参数 { max_new_tokens: 128, # 平衡生成质量与响应速度 temperature: 0.7, # 控制生成多样性 top_p: 0.9 # 核采样参数 }4.2 部署建议针对不同场景的部署策略场景推荐配置预期QPS高并发短文本降低max_new_tokens10高质量长文本增加GPU资源3-5图片理解控制图片分辨率2-45. 总结与结论5.1 关键发现在4x4090D配置下Qwen3.5-27B能够处理10 QPS的短文本对话保持300-500ms的首Token延迟稳定运行在22GB/卡的显存占用下图片理解任务性能约为文本任务的50-70%系统表现出良好的线性扩展性增加GPU资源可进一步提升吞吐量5.2 实际应用建议对于实时对话场景建议控制输出长度在128 tokens以内图片理解任务建议预处理为512x512分辨率多轮对话应注意清理历史上下文以防显存溢出获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。