测试
多机多盘 MinIO 集群在不同纠删码配置下的性能测试
· ☕ 29 分钟
1. 纠删码配置 默认的纠删位配置如下: Erasure Set Size Default Parity (EC:M) 1 EC:0 2-3 EC:1 4-5 EC:2 6 - 7 EC:3 8 - 16 EC:4 Parity 最大值是 ERASURE_SET_SIZE/2,也就是校验位不能超过数据位。 参考 https://docs.min.io/enterprise/aistor-object-store/reference/aistor-server/settings/storage-class/ 2. minio 集群环境 2.1 创建 minio 集群 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

使用 VLLM Benchmark 进行模型性能测试
· ☕ 3 分钟
VLLM Benchmark 是 VLLM 提供的一个用于测试模型性能的工具,支持多种推理后端。本文主要记录一些使用 VLLM Benchmark 进行模型性能测试的过程。 1. 启动模型服务 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /models/Qwen2.5-7B-Instruct \ --served-model-name /models/Qwen2.5-7B-Instruct \ --host 0.0.0.0 \ --port 8000 \ --trust-remote-code \ --dtype bfloat16 \ --gpu-memory-utilization 0.90 \ --max-model-len 4096 \ --max-seq-len-to-capture 8192 \ --max-num-seqs 128 \ --disable-log-stats \ --tensor-parallel-size 1 \ --no-enable-prefix-caching 2. 启动客户端

使用 Volcano 运行 hccl-test
· ☕ 2 分钟
1. 制作 hccl-test 镜像 下载依赖包 Python-3.8.18.tgz Ascend-cann-toolkit_8.0.RC2_linux-x86_64.run Ascend-cann-kernels-910b_8.0.RC2_linux.run mpich-3.2.1.tar.gz 如果不方便下载,也可以直接从我打包的镜像中拷贝出来。 编写 Dockerfile 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 FROM ubuntu:22.04 WORKDIR /home RUN sed -i -e 's/^APT/# APT/' -e 's/^DPkg/# DPkg/' /etc/apt/apt.conf.d/docker-clean RUN apt-get update && apt-get install

使用 Volcano 运行 nccl-test
· ☕ 2 分钟
1. 制作 nccl-test 镜像 查看 CUDA 版本 1 2 3 nvidia-smi | grep "CUDA Version" | awk '{print $9}' 12.2 编写 Dockerfile 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 cat > Dockerfile << EOF FROM nvidia/cuda:12.1.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive ARG CONDA_VERSION WORKDIR /workspace ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive RUN apt-get update && apt install -y openmpi-bin libopenmpi-dev ssh openssh-server net-tools vim git iputils-ping nfs-common RUN git clone https://github.com/NVIDIA/nccl-tests.git && \ cd nccl-tests && \ make MPI=1 MPI_HOME=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openmpi EOF 编译 nccl-test 镜像 1 docker build -t shaowenchen/nccl-test:12.1.0-ubuntu22.04 -f Dockerfile . 推送 nccl-test 镜像 1 docker push shaowenchen/nccl-test:12.1.0-ubuntu22.04 2. 运行 Volcano Job 给测试节点打

网络性能测试工具 iperf
· ☕ 2 分钟
1. 安装 Ubuntu 1 apt-get install -y iperf3 CentOS 1 yum install -y iperf3 2. 参数 iperf3 的原理是通过客户端给服务端发送数据包来分析网络,有两种运行模式,客户端和服务端。 iperf3 的参数分为三部分,公共参数,客户端参数,服务端参数。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34