DeepSeek 满血版 双机 H20 96GB 并发压力测试

Question

请问一下，有没有知道H20 96GB 双机跑满血版deepseek-R1模型的性能数据

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

关于 DeepSeek 满血版（即 DeepSeek-V2.5 或类似高性能版本）在 H20 96GB 显卡的双机配置下 运行 DeepSeek-R1 模型 的性能数据，目前公开资料中并没有详细的官方测试报告。不过，我们可以从以下几个方面进行分析，并提供一个可行的测试方案，帮助你自行完成压力测试。

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一、背景信息

1. H20 96GB 显卡

• H20 是 NVIDIA 针对 AI 推理和训练优化的 GPU，拥有 96GB GDDR6 显存。
• 支持 FP16/FP32/BF16 等多种精度，适合大模型推理任务。

2. DeepSeek 满血版

• DeepSeek 满血版通常指的是 DeepSeek-V2.5 或更高版本，具有更高的参数量和更强的推理能力。
• 模型可能包含数十亿到数百亿参数，需要大量显存支持。

3. DeepSeek-R1 模型

• 可能是 DeepSeek 的一个轻量级或特定用途版本，具体参数未明确说明。
• 若为 R1 版本，可能为推理优化版本，适合部署在高规格硬件上。

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二、可能的性能表现（推测）

由于没有官方数据，我们基于以下因素进行合理推测：

| 参数 | 推测值 | |------|--------| | 模型规模 | 10B~70B 参数 | | 显存需求 | 40~80GB（视精度而定） | | 单机性能（H20 96GB） | 每秒约 100~200 tokens（FP16） | | 双机并行性能 | 估计提升 1.5~2 倍（取决于通信效率） |

注意：以上数据为理论估算，实际性能需通过压力测试验证。

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三、测试建议与方案

为了准确获取 H20 96GB 双机运行 DeepSeek 满血版的性能数据，可以按照以下步骤进行测试：

1. 环境准备

• 硬件配置：
  • 两台服务器，每台配备 NVIDIA H20 96GB GPU。
  • 网络连接稳定（推荐使用 RDMA 或高速以太网）。
• 软件环境：
  • CUDA 12.x
  • PyTorch 2.x 或 ONNX 运行时
  • DeepSeek 模型文件（确保为满血版）
  • 并行计算框架（如 Horovod、DeepSpeed）

2. 模型加载与部署

• 使用 DeepSeek 官方提供的推理脚本 或自定义脚本加载模型。
• 启用混合精度（FP16/BF16） 以节省显存。
• 分布式推理设置：使用 torch.distributed 或 DeepSpeed 实现多 GPU 分布式推理。

3. 压力测试设计

• 测试目标：

  • 最大并发请求数（QPS）
  • 每个请求的响应时间（Latency）
  • 显存占用情况
  • CPU/GPU 利用率

• 测试工具：

  • 使用 Locust 或 JMeter 模拟并发请求。
  • 使用 NVIDIA DCGM 监控 GPU 性能。

• 测试场景：

  • 单机测试（仅一台 H20）
  • 双机并行测试（两台 H20 联合推理）

4. 性能指标收集

• 吞吐量（Throughput）：每秒处理的 token 数。
• 延迟（Latency）：每个请求的平均响应时间。
• 资源利用率：
  • GPU 显存使用率
  • GPU 计算利用率
  • CPU 使用率

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四、代码示例（简化版）

以下是一个使用 PyTorch 和 DeepSpeed 的分布式推理示例，用于测试双机性能：

import torch
from deepspeed import init_inference
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载模型和分词器
model_name = "deepseek-v2.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 启用 DeepSpeed 推理
model = init_inference(model, mp_size=2)  # 设置并行度为 2（双机）

# 测试输入
input_text = "Hello, how are you?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

# 推理
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=50)
    print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

注意：上述代码仅为示例，实际部署需根据你的模型结构和环境调整。

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五、总结

• 目前没有公开的 H20 96GB 双机运行 DeepSeek 满血版的性能数据。
• 你可以通过 自行搭建测试环境，使用 压力测试工具 来获取真实性能。
• 建议使用 PyTorch + DeepSpeed 实现分布式推理，并监控 GPU 显存和计算利用率。

如果你有具体的模型版本或测试环境，我可以进一步帮你定制测试方案。