llm-inference-benchmarks：大模型推理性能基准测试工具集

这是一个专注于大语言模型（LLM）推理性能评估的开源项目，提供标准化测试框架与工具，用于评估不同模型、硬件配置和推理引擎的性能表现。其核心价值在于帮助开发者客观比较不同配置下的推理性能，为模型选型、硬件采购、引擎优化、容量规划提供数据支撑，推动大模型推理优化领域的可复现研究。

大模型推理性能受多重因素影响：模型架构（Transformer变体、MoE架构、量化策略）、硬件平台（GPU型号、显存容量、CPU/GPU协同）、推理引擎（vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp、TGI等）、优化技术（KV Cache管理、Continuous Batching、Speculative Decoding）。缺乏统一基准的情况下，性能比较往往沦为"苹果对橘子"的无效对比。

该工具集涵盖以下核心测试维度：

吞吐量测试

衡量单位时间处理的token或请求数量，关键指标包括每秒生成token数（tok/s）、总吞吐量（req/s）、首token延迟（TTFT）。

延迟测试

关注单请求响应速度，包括端到端延迟、逐token延迟、P50/P99分位数。

资源利用率

监控硬件消耗：显存占用、GPU利用率、功耗与能效。

精度对比

验证量化模型的困惑度变化及下游任务准确率。

高质量基准测试遵循四大原则：

1. 标准化输入：使用代表性数据集（ShareGPT、LongBench、合成负载）。
2. 预热与稳定化：排除冷启动、缓存未命中干扰。
3. 多次采样：重复测试并报告统计分布。
4. 控制变量：每次仅改变一个变量（模型/引擎/硬件）确保可比性。

该工具集对以下场景具有直接价值：

• 模型选型：客观对比Qwen2.5-72B与Llama-3.1-70B等模型的吞吐量和延迟。
• 硬件采购：评估A100 vs H100 vs RTX4090的性价比。
• 引擎优化：比较vLLM的PagedAttention与TensorRT-LLM的优化效果。
• 容量规划：根据目标QPS和延迟SLA反推所需GPU数量配置。

llm-inference-benchmarks项目的出现，反映大模型工程化从"能用"向"好用"演进。随着推理优化技术快速发展，标准化、可复现的基准测试将成为社区协作的基础设施。