推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。若需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。

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创建私有资源组 测试工程管理 创建测试工程 创建测试任务 添加请求信息（报文） 添加请求信息（思考时间） 添加请求信息（响应提取） 添加请求信息（检查点） 测试报告管理 测试报告说明 查看实时测试报告 查看离线测试报告 变量管理 设置全局变量 JMeter测试工程 JMeter测试工程管理

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创建PerfTest测试任务

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准备PerfTest的资源组

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创建PerfTest测试工程

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IOPS=min(4000000,50000×容量) 其中，容量单位为TB 通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台 弹性云服务器 E CS 测试的结果。建议使用多台ECS测试，以达到高性能弹性文件服务的性能指标。 本文以SFS Turbo性能型， 云服务器 规格如下为例说明。 规格：通用计算增强型 | c3.xlarge

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推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为10

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推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）

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推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为10

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推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）

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推理性能测试 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）

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andom表示构造随机token的数据集进行测试；sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试；human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。注意：当输入为sharegpt或human-eval时，测试数据的输入长度为数据集的真实长度，--prompt-tokens的值会被忽略。

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推理性能测试 本章节介绍如何进行推理性能测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，执行benchmark脚本进行性能测试。如果需要在生产环境中进行推理性能测试，请通过调用接口的方式进行测试。 约束限制 创建在线服务时，每秒服务流量限制默认为10

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libaio-devel 查看fio版本。 fio --version 通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台弹性云 服务器 ECS测试的结果。建议使用多台ECS测试，以达到弹性文件服务的性能指标。 本文以SFS Turbo性能型，云服务器规格如下为例说明。 规格：通用计算增强型 | c3.xlarge

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SAP应用层性能测试 通过Client Copy操作在SDRS容灾服务开启与关闭场景下所需要的时长来测试SDRS的性能。 开启SDRS容灾服务。 按照第三章节使用ddic用户登录SAP系统 新建client 点击SAP Menu/Tools/Administration/Administration/Client

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配置测试用例（高性能测试工程） 填写用例详情 配置用例步骤 添加请求信息（报文） 添加请求信息（思考时间） 添加请求信息（响应提取） 添加请求信息（检查点） 添加数据指令、循环控制器、条件判断、集合点 添加并发权重控制器、吞吐量控制器 压力配置 高级配置 SLA配置 父主题： PerfTest测试用例管理

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1.0版本和8.3.0版本进行性能对比测试。基于SSB-Flat测试集，对DWS 9.1.0版本和开源OLAP产品ClickHouse进行对比测试。本次性能测试时间为2024年7月。 TPC-H TPC-H由国际事务处理性能委员会（Transaction Processing Performance

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语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范

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语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范

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Redis性能测试数据参考 Redis 3.0 主备实例测试数据 Redis 3.0 Proxy集群实例测试数据 Redis 4.0/5.0 主备实例测试数据 Redis 4.0/5.0 Proxy实例测试数据 Redis 4.0/5.0 Cluster集群实例测试数据 Redis

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构造随机token的数据集进行测试；sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试；human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。不输入默认为random。注意：当输入为sharegpt或human-eval时，测试数据的输入长度为数据集的真实长度

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