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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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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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性能测试数据 不同测试模型下，不同规格且预置相当数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1 测试数据中加粗内容。 表1 测试数据 节点规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 客户端并发数 32 64 128 256 预置数据量 50GB 100GB

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性能测试数据 写入性能测试数据 表1 集群类型写入性能测试数据 测试实例规格 测试并发数 写入性能（单位：rows/sec） 4U16GB 20 123648.75 8U32GB 40 221034.80 16U64GB 80 348762.25 32U128GB 160 496511

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性能测试数据 不同业务模型和实例规格下，针对弱一致性，预置1000万行数据量，测试的OPS*数据（表格中黑色字体），详见表1中加粗内容。 表1 测试数据 实例规格 4U16GB 8U32GB 16U64GB 32U128GB 业务模型编号 s1 35263 69490 75332

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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx

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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx

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多模态模型推理性能测试 benchmark方法介绍 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。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx

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设置全局变量（高性能测试工程） 全局变量概述（高性能测试工程） 整数、枚举型和文本型全局变量添加 csv格式或者xlsx格式全局变量文件添加 变量读取规则 插入变量 父主题： PerfTest测试用例管理

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使用Jmeter工具对平台进行MQTT协议进行性能压测的具体流程如下： 创建产品。创建一个MQTT协议的产品。 批量注册设备。采用批量导入的方式注册1万个用于性能测试的设备。 导入测试计划。导入已经创建的用于IoT性能测试的测试计划。 发起压测。根据业务规格发起对平台的性能压测。 查看压测结果。在I

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全局变量概述（高性能测试工程） 全局变量用于构造数据集合，使测试数据更加丰富。 在报文事务请求信息的报文内容中引用全局变量，执行压测任务过程会将报文内容中的变量值动态替换为指定的值。 全局变量适用于很多场景，例如需要用户名密码的业务，需要使用不同的用户名以及对应密码模拟多用户场景进行压测。

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SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)，约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时（1） 生成1280x1280图片，使用Ascend: 1*

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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对Stable Diffusion模型性能调优，可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性的做一些调优操作。 可以直接使用bench

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反亲和性”的 云服务器 组内。 如果 弹性云服务器 不满足反亲和性，则共享云硬盘性能无法达到最佳。 测试方法分为以下两种： Windows Linux 如果测试结果不符合预期，请参考使用fio工具测试云硬盘性能，测试结果不对怎么办。 Windows 本文以“Windows Server 2019

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使用fio工具测试云硬盘性能，测试结果不对怎么办 问题描述 根据性能测试的方法，得到的测试结果与预期不符。 排查思路 测试云硬盘性能时，云硬盘本身以及压测条件都起着重要的作用。 以下排查思路根据原因的出现概率进行排序，建议您从高频率原因往低频率原因排查，从而帮助您快速找到问题的原因。

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性能测试服务的错误日志是怎么显示的？ 默认按每种不同返回状态码进行抽样，按10‰的抽样比例采集成功/失败的请求日志。 失败日志的采集比例可以在“高级配置 > 失败日志采集”比例中调整，最大1000‰。 父主题： JMeter工程使用

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Linux云 服务器 网络性能测试方法 手把手教您用netperf工具、iperf3工具，测试弹性云服务器间网络性能。主要包括“测试准备”、“TCP带宽测试”、“UDP PPS测试”和“时延测试”。 背景知识 被测机：被压力测试网络性能的弹性云服务器，可作为netperf测试中的client

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测试自建MySQL性能 登录华为云管理控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域“华南-广州”。 单击页面左上角，选择“计算 > 弹性云服务器 E CS ”。 单击“ecs-client”弹性云服务器后的“远程登录”。 在弹出的远程连接界面中单击“CloudShell”。 输入弹性云

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性能测试服务的JMeter引擎支持哪些脚本？ 未使用任何第三方插件的5.2版本-5.4版本的JMeter创建的jmx脚本。 使用了第三方插件，但是插件可以以jar包形式上传，且未修改ThreadGroup实现的大部分脚本（性能测试服务不确保此类脚本可以正常使用，需要在性能测试服务平台进行调试）。

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性能测试服务测试的时候申请的带宽大小对测试的影响是什么？ 用户压测的请求和响应的模型不一样，所需带宽也不一样。比如说5000TPS，每个请求包大小是1KB，那么总的上行带宽是5000KB，下行带宽也是一样的估算方式。对于带宽的限制是限制上行带宽，因此POST/PUT等带Body的请求会比较消耗带宽资源。

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购买性能测试服务后如何压测百万以上并发？ 对于100万以上并发数的压测需要进行工单确认，申请通过后方可进行压测。 登录工单系统。 单击左侧导航栏的“工单管理 > 新建工单”。 单击“这里”，填写工单信息，单击“提交”。 图1 新建工单 父主题： 计费FAQ

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