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压力测试报告：单实例并发处理能力极限是多少？

背景与目标

随着生成式AI在内容创作领域的广泛应用，图像转视频（Image-to-Video）技术正逐步从实验性功能走向生产级应用。科哥团队基于I2VGen-XL模型二次开发的Image-to-Video应用，已在多个创意场景中投入使用。然而，在实际部署过程中，一个关键问题浮现：单个服务实例究竟能支撑多少并发请求？

本次压力测试旨在： - 评估该应用在典型硬件配置下的最大并发处理能力 - 分析不同参数组合对系统吞吐量和响应延迟的影响 - 明确性能瓶颈所在，并提出优化建议

测试结果将为后续集群化部署、自动扩缩容策略制定提供数据支持。

测试环境与方法

硬件配置

| 组件 | 配置 | |------|------| | GPU | NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) | | CPU | Intel Xeon W9-3475X (24核48线程) | | 内存 | 128GB DDR5 | | 存储 | 2TB NVMe SSD |

软件栈

• OS: Ubuntu 22.04 LTS
• CUDA: 12.1
• PyTorch: 2.0 + TorchVision
• 推理框架: Diffusers + Gradio WebUI
• 压测工具: Locust 2.26.1

测试设计

我们采用渐进式并发加压策略，模拟真实用户行为：

1. 请求模式：每轮请求上传一张 512x512 图像，使用标准提示词"A person walking forward"，参数设置为推荐值（512p, 16帧, 50步, 9.0引导系数）
2. 并发梯度：从 1 用户开始，每 2 分钟增加 1 个并发用户，直至系统崩溃或达到平台级超时
3. 监控指标：
4. 平均响应时间（P95）
5. 请求成功率
6. GPU 利用率 & 显存占用
7. Python 进程内存增长趋势
8. 终止条件：
9. 连续 5 次请求失败
10. 响应时间超过 300 秒
11. 出现 OOM 错误

注意：所有测试均在模型已加载至 GPU 后进行，避免冷启动干扰。

压力测试结果分析

1. 吞吐量与延迟曲线

| 并发数 | 成功请求数 | 失败请求数 | 平均耗时(s) | P95延迟(s) | GPU利用率 | |--------|------------|------------|-------------|------------|-----------| | 1 | 10 | 0 | 48.2 | 51.1 | 87% | | 2 | 20 | 0 | 52.6 | 56.3 | 91% | | 3 | 30 | 0 | 61.8 | 67.4 | 93% | | 4 | 38 | 2 | 78.5 | 89.2 | 94% | | 5 | 32 | 8 | 112.7 | 134.6 | 95% | | 6 | 15 | 15 | 189.3 | 245.1 | 96% | | 7 | 3 | 17 | 276.4 | 301.2↑ | 97% |

⚠️ 当并发达到7时，首次出现请求超时（>300s），系统进入不可用状态。

关键观察：

• 最佳并发窗口：1~3 个并发请求可稳定运行，平均延迟控制在 60s 内
• 性能拐点：当并发 ≥4 时，延迟呈指数级上升
• 资源饱和：GPU 利用率始终维持在 90%+，说明计算密集型任务已占满算力

# 模拟客户端并发请求核心代码（Locust脚本片段） from locust import HttpUser, task, between import base64 class I2VUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) @task def generate_video(self): with open("test_image.png", "rb") as f: img_data = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8') payload = { "image": img_data, "prompt": "A person walking forward", "resolution": "512p", "num_frames": 16, "fps": 8, "steps": 50, "guidance_scale": 9.0 } with self.client.post("/api/generate", json=payload, timeout=300, catch_response=True) as resp: if resp.status_code != 200: resp.failure(f"Failed with status {resp.status_code}") elif 'video_url' not in resp.json(): resp.failure("No video generated")

2. 显存占用演化过程

通过nvidia-smi实时监控发现：

| 阶段 | 显存占用 | 状态描述 | |------|----------|----------| | 空闲 | 8.2 GB | 模型加载完成，等待请求 | | 1并发 | 13.5 GB | 单任务推理中 | | 2并发 | 17.1 GB | 双任务并行，显存紧张 | | 3并发 | 20.3 GB | 触发显存交换（swap） | | 4并发 | 22.8 GB | 接近上限，频繁GC | | 5并发 | OOM | CUDA memory error 报错 |

📌结论：RTX 4090 的 24GB 显存在3 个并发请求时即接近极限，第 4 个请求极易引发显存溢出。

3. 系统瓶颈定位

（1）GPU 计算瓶颈

• I2VGen-XL 使用 UNet3D 结构进行时空联合建模，每一帧生成需执行完整扩散过程
• 在 50 步 DDIM 推理下，单次生成涉及约800+ 次前向传播
• 多请求并行时，GPU SM 单元持续处于满载状态，无法进一步提升吞吐

（2）显存带宽瓶颈

• 每个请求需缓存：
• 输入潜变量：(1, 4, 64, 64)× 16帧 ≈ 2.6MB
• UNet 中间特征图：峰值达(1, 320, 64, 64, 16)≈ 1.3GB
• Attention KV Cache：随序列长度平方增长
• 多请求叠加导致显存访问竞争加剧，带宽利用率接近 100%

（3）Python GIL 限制

尽管推理主体在 CUDA 上执行，但以下环节仍受 GIL 影响： - 图像编解码（Pillow） - Base64 编码/解码 - 日志写入与文件操作 - Gradio 回调调度

这导致高并发下 CPU 利用率仅达 40%，存在明显调度延迟。

极限突破尝试：优化方案验证

为探索更高并发可能性，我们尝试了三种优化路径：

方案一：动态批处理（Dynamic Batching）

修改推理逻辑，允许将多个输入合并为 batch 进行推理：

# 修改后的 generate 函数支持批量输入 def batch_generate(images: List[Tensor], prompts: List[str], **kwargs): # 所有图像共享相同的 diffusion scheduler latents = encode_images_to_latent(images) # shape: (B, 4, 64, 64) for t in scheduler.timesteps: noise_pred = unet(latents, t, prompts).sample latents = scheduler.step(noise_pred, t, latents).prev_sample return decode_latents_to_videos(latents)

| 批大小 | 吞吐量（视频/分钟） | 相对提升 | |--------|---------------------|----------| | 1 | 1.25 | 基准 | | 2 | 2.1 | +68% | | 3 | 2.6 | +108% | | 4 | 2.8 | +124% |

✅优势：显著提高 GPU 利用效率
❌劣势：增加端到端延迟（最长等待 30s 才能凑满 batch）

🔍 适用场景：离线批量生成，不适合实时交互。

方案二：量化加速（FP16 + KV Cache Quantization）

启用混合精度训练，并对注意力缓存进行 INT8 量化：

# 修改启动脚本 export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True python main.py --fp16 --kv_cache_dtype=int8

| 配置 | 显存占用（3并发） | 最大并发 | 质量差异（LPIPS） | |------|-------------------|----------|-------------------| | FP32 | 20.3 GB | 3 | - | | FP16 | 16.7 GB | 4 | +0.02 | | FP16+INT8 KV | 14.1 GB |5| +0.05 |

✅ 成功将最大并发提升至5，且未出现 OOM
⚠️ 视频细节略有模糊，运动连贯性轻微下降

方案三：异步流水线（Async Pipeline）

引入 Celery + Redis 实现任务队列解耦：

# tasks.py @app.task(bind=True, autoretry_for=(Exception,), retry_kwargs={'max_retries': 2}) def async_generate_video(task_id, image_b64, prompt, params): try: result = generator.generate(image_b64, prompt, **params) save_to_output(result, task_id) return {"status": "success", "video_path": result.path} except RuntimeError as e: if "CUDA" in str(e): raise self.retry(countdown=30) # 显存不足则重试 else: return {"status": "failed", "error": str(e)}

架构调整后： - WebUI 仅负责接收请求并返回任务ID - 后台 Worker 按顺序消费任务 - 用户通过/status/<task_id>查询进度

✅ 实现“软并发”：可接受任意数量请求，超出处理能力时自动排队
✅ 提升用户体验：前端不再卡死，支持取消与进度查看
✅ 容错增强：失败任务可自动重试

最终结论与建议

单实例并发能力总结

| 场景 | 最大安全并发 | 建议配置 | 典型延迟 | |------|---------------|----------|----------| | 实时交互模式 |3| FP32, 无批处理 | 45-60s | | 高效吞吐模式 |5| FP16+INT8 KV | 70-90s | | 异步队列模式 | ∞（排队） | 动态批处理+重试机制 | 依赖队列长度 |

💡核心结论：在 RTX 4090 上，3 个并发是稳定服务的硬边界；通过量化和异步化可扩展至 5 并发或无限排队，但需权衡延迟与质量。

生产部署最佳实践

✅ 推荐架构（中小规模部署）

[Client] ↓ HTTPS [Nginx] → 负载均衡 + SSL 终止 ↓ [Gradio Frontend] ←→ [Redis Queue] ↓ ↑ [Celery Workers] ←───────┘ ↓ [Outputs Storage]

部署建议清单

1. 必选配置：
2. 启用--fp16减少显存占用
3. 设置合理的超时（建议 300s）

4. 配置日志轮转防止磁盘爆满

5. 推荐策略：

6. 使用异步任务队列管理请求
7. 对高频请求做结果缓存（如热门模板）

8. 监控显存与温度，设置自动重启机制

9. 弹性扩容方向：

10. 水平扩展：部署多个实例 + 负载均衡
11. 垂直升级：使用 A100/A6000 等专业卡
12. 混合部署：低优先级任务调度至 CPU 实例（极慢）

总结

本次压力测试揭示了一个重要事实：当前一代图像转视频模型本质上仍是“单任务重型引擎”，其设计初衷并非高并发服务。即便在顶级消费级 GPU 上，单实例也只能稳健支持3 个并发请求。

真正的解决方案不在于压榨单机极限，而在于： - ✅ 构建异步任务系统实现优雅排队 - ✅ 采用量化与批处理提升资源利用率 - ✅ 设计分层服务架构区分实时与离线需求

未来，随着轻量化视频生成模型（如 LCM-I2V）的发展，我们有望看到真正面向高并发场景的实时动态内容生成服务落地。在此之前，合理管理预期、科学规划架构，才是保障用户体验的关键。