我们看一份报告的时候主要看什么
这是使用vllm里面的压测脚本测试出来的数据，并发量分别为20和1
1. 核心指标解读
在看数据前，先明确三个最关键的指标含义（主要看什么）：
- TTFT (Time to First Token)：首字延迟。从你按下回车到 AI 蹦出第一个字的时间（决定了响应感）。
- TPOT (Time per Output Token)：写字速度。第一个字出来后，后续每个字的间隔（决定了吐字流畅度）。
- Total Throughput：总吞吐量。系统每秒钟一共处理了多少个 Token（决定了系统整体效率）。
2. 报告对比：并发 20 vs. 并发 1
我们将两份数据放在一起看：
| 指标 | 并发 20 (压测模式) | 并发 1 (理想模式) | 解读 |
|---|---|---|---|
| Total Throughput | 4962.95 tok/s | 790.48 tok/s | 20并发效率更高。因为你一次性喂了 2 万个词（Prefill），把 GPU 算力填满了。 |
| Output Throughput | 551.44 tok/s | 87.83 tok/s | 系统总产出增加。20个人分着写，系统每秒总共能写 551 个词。 |
| Mean TTFT | 1289.03 ms (1.2秒) | 173.02 ms (0.17秒) | 并发越高，排队越久。20个人一起挤，第一个字出来的速度慢了 7.5 倍。 |
| Mean TPOT | 17.21 ms | 10.11 ms | 单人写字变慢了。因为显存压力和任务切换，每个词的间隔从 10ms 增加到了 17ms。 |
3. 深度拆解：数据背后的硬件博弈
为什么 20 并发的 Total Throughput (4962) 这么高？
这是因为你的测试用例中，输入（Input）远多于输出（Output）。
- 20 并发下，输入 Token 是 20480 个，而输出才 2560 个。
- GPU 处理这 2 万多个输入时走的是“算力瓶颈”，速度极快，把平均分拉上去了。
而如果你是做实时聊天机器人：
- 173ms 的 TTFT让用户感觉 AI 是秒回的。
- 10.11ms 的 TPOT换算过来大约是99 tok/s。人类阅读速度大约只有 5-10 tok/s，这意味着 AI 写字的速度远超人类阅读速度，体验极佳。
并发 20 的危险信号：P99 ITL (174.71 ms)
注意看 20 并发报告里的P99 ITL。
- 虽然平均写字间隔是 17ms，但最慢的情况下（P99），字与字之间卡了174ms。
- 原因：这说明在多并发下，显存已经非常紧张，系统在搬运 KV Cache 或进行 Swap 交换，导致了明显的卡顿（抖动）。
4. 总结
- 单人模式 (并发1)：这台设备是Qwen2.5-1.5B 的神机。响应极快（173ms），吐字极稳（10ms）。
- 多人模式 (并发20)：系统被压榨到了极限。虽然总吞吐量 (4962) 看着很爽，但用户体验开始下降（首字要等 1.2 秒以上，且偶尔会卡顿）。
- 硬件瓶颈对齐：
- 你的173ms TTFT验证了 GPU算力没问题。
- 你的10.11ms TPOT (99 tok/s)验证了显存带宽是稳定的。
- 你的P99 抖动验证了显存容量/PCIe 带宽是高负载下的短板。