vLLM大模型推理场景显卡性能实测

之前使用Ollama基于顺序调用的场景比较了3090和4090的显卡性能：

Ollama大模型推理场景显卡性能比较

同时，又基于3090显卡比较了Ollama和vLLM在顺序调用和多并发推理场景下的性能差异：

Ollama和vLLM大模型推理性能比较

这里再使用vLLM测试下大模型并发推理场景下3090和4090两张显卡的性能表现，看下4090是否在高并发场景下具备更高的扩展性。

在GPU算力租用平台 晨涧云 分别租用3090显卡和4090显卡的vLLM云容器进行测试。

大模型选择

选择 Qwen3的模型进行测试，考虑到都是24GB的显存，选择的是FP16精度的qwen3:8b模型进行测试。

借助DeepSeek 生成测试脚本，调整脚本控制变量：

• 使用复杂度近似的N个prompts；

• MAX_TOKENS配置256，让每次请求需要一定的生成时长便于采样显卡的使用指标，减少波动；

• 选择[1, 4, 8, 16] 4种BATCH_SIZES测试不同并发度下的性能表现；

• 每轮测试执行3次推理，指标取平均；

• 同时需要模型预热，消除第一次推理响应延时过大的问题。

然后执行推理性能测试脚本，查看输出结果。

3090推理性能

4090推理性能

测试结果解释

• Batch Size：一次推理调用的并发prompt数量

• 平均耗时 (s)：多次推理平均响应时长

• 平均吞吐量 (tokens/s)：多次推理平均Token生成速度

• 平均显存 (MB)：多次推理平均显存使用量

• 平均GPU使用率(%)：多次推理平均GPU使用率

3090显卡和4090显卡在模型推理过程中的显存和GPU使用率都比较接近，主要看平均耗时及平均吞吐量两个指标：

Batch Size		RTX 3090	RTX 4090	对比
1	平均耗时(s)	5.44	4.61
1	平均吞吐量(tokens/s)	47.10	55.60	118.0%
4	平均耗时(s)	5.61	4.87
4	平均吞吐量(tokens/s)	182.70	210.40	115.2%
8	平均耗时(s)	5.82	4.94
8	平均吞吐量(tokens/s)	351.90	414.50	117.8%
16	平均耗时(s)	6.42	5.13
16	平均吞吐量(tokens/s)	638.40	798.50	125.1%

1～8并发度场景下，3090和4090的推理性能均保持稳定，4090比3090高17%左右；在16并发度下3090开始遇到性能瓶颈，而4090显然较3090有更充足的剩余性能空间。