大模型性能测试实战指南：从原理到落地的全链路解析

一、大模型性能测试的核心价值与挑战

在AI技术快速发展的今天，大模型的性能直接影响用户体验和商业价值。与传统软件不同，大模型的流式响应（Token逐个生成）、长上下文处理能力以及高计算资源消耗，使其性能测试面临全新挑战。

为什么大模型需要专门的性能测试方法？

• 流式响应特性：传统性能测试关注TPS（每秒事务数）和响应时间，但大模型的"思考-回答"模式需要测量首Token延迟、吐字率等新指标。
• 计算密集型：大模型的推理依赖GPU/TPU，显存、计算单元利用率成为关键瓶颈。
• 长上下文依赖：输入Token数直接影响计算复杂度，需针对性设计测试数据。

性能测试不仅能发现系统瓶颈，还能为容量规划、成本优化提供数据支撑，确保AI服务的高可用性与经济性。

二、大模型工作原理与测试关键点

1. 流式响应机制

• 大模型的响应分为两阶段：

  • 思考阶段（Prefill）：模型解析输入、检索知识、规划回答框架（计算密集型）。
  • 回答阶段（Decode）：逐个生成Token返回（IO密集型）。

# 流式响应数据结构示例
{
  "choices": [{
    "delta": {"content": "思考过程..."},  # 思考阶段数据
    "finish_reason": null
  }]
}