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fft npainting lama性能压测报告：QPS与延迟指标分析

1. 测试背景与目标

随着图像修复技术在内容创作、数字资产管理等领域的广泛应用，基于深度学习的图像修复系统对实时性与稳定性的要求日益提升。fft npainting lama是一款基于 FFT（快速傅里叶变换）与 LaMa 模型融合的图像修复工具，支持通过画笔标注实现物品移除、水印清除、瑕疵修复等功能，并由开发者“科哥”进行了 WebUI 二次开发，提升了交互体验和工程可用性。

本次性能压测旨在评估该系统在高并发请求下的服务能力，重点分析其QPS（Queries Per Second）和端到端延迟（Latency）指标，为生产环境部署提供数据支撑。

测试目标包括： - 评估系统在不同负载下的最大吞吐能力 - 分析响应延迟随并发数增长的变化趋势 - 识别性能瓶颈点，提出优化建议 - 验证系统稳定性与资源占用情况

2. 测试环境配置

2.1 硬件环境

2.2 软件环境

2.3 服务部署方式

• 使用gunicorn启动 4 个工作进程
• 每个进程绑定一个uvicorn实例，启用异步推理
• 模型加载至 GPU 显存，首次推理预热 3 次
• 输入图像统一缩放至 1024×1024 分辨率（PNG 格式）
• 掩码区域随机生成，覆盖面积占比 15%-30%

3. 性能测试设计

3.1 测试场景定义

模拟真实用户通过 WebUI 提交图像修复任务的流程，压测脚本模拟多个客户端并发调用/inpaint接口，上传图像与掩码，获取修复结果。

请求结构示例：

{ "image": "base64_encoded_png", "mask": "base64_encoded_mask", "return_type": "image_url" }

返回内容：

• 修复后的图像 Base64 编码或保存路径 URL
• 处理耗时信息（用于延迟统计）

3.2 并发梯度设置

采用逐步加压策略，从低并发到高并发共设置 6 个压力等级：

每个阶段持续运行 5 分钟，采集 QPS、P95/P99 延迟、错误率、GPU 利用率等关键指标。

3.3 关键性能指标定义

4. 测试结果分析

4.1 QPS 随并发变化趋势

核心观察：- QPS 在并发达到 50 时趋于饱和，接近系统最大吞吐能力 - 当并发超过 50 后，QPS 不再上升且出现轻微下降，表明系统已进入过载状态 - 错误主要为超时（timeout > 30s），集中在并发 100 场景

4.2 延迟分布曲线

并发 1: ▁▃▅▇█▇▅▃▁ (集中于 140-160ms) 并发 10: ▁▂▄▆█▆▄▂▁ (160-190ms) 并发 50: ▁▁▂▃▅▇█████ (峰值出现在 500ms 左右) 并发 100: ▁▁▁▂▂▃▅▇██████████ (长尾明显，部分请求 >1s)

• 随着并发增加，延迟分布逐渐右偏，P99 延迟显著拉长
• 在并发 100 时，约 5% 的请求延迟超过 1.2 秒，影响用户体验

4.3 GPU 资源利用率

• 显存占用稳定，未发生溢出
• GPU 利用率在并发 20 以上已接近满载，成为主要瓶颈
• 高并发下利用率波动加剧，反映调度竞争激烈

4.4 吞吐量与资源效率对比

说明：“QPS/GPU%” 表示每单位 GPU 利用率带来的吞吐收益，越高代表资源利用越高效。

• 最佳效率出现在并发 50，此时系统处于吞吐最大化且错误率较低的“甜蜜点”
• 并发 100 虽维持较高 QPS，但错误率上升，性价比降低

5. 性能瓶颈分析

5.1 主要瓶颈定位

（1）GPU 计算密集型推理

• LaMa 模型为 U-Net 结构，参数量大，单次前向传播耗时约 140ms
• FFT 后处理虽轻量，但需额外进行频域转换与融合操作
• 所有请求必须排队等待 GPU 执行，形成串行化瓶颈

（2）Python GIL 限制多进程并行

• 尽管使用 gunicorn 多进程，但由于 PyTorch 操作受 GIL 影响，无法完全发挥多核优势
• 进程间模型副本独立，显存无法共享，浪费资源

（3）同步阻塞式推理逻辑

• 当前实现为同步模式：接收请求 → 加载图像 → 推理 → 返回结果
• 无法重叠 I/O 与计算，导致 GPU 空闲等待

5.2 典型问题案例

现象：并发 100 时部分请求耗时超过 10 秒
排查过程：- 查看日志发现存在大量"Worker timeout after 30s"错误 - 分析推理日志，确认某些批次处理时间异常延长 - 使用torch.profiler发现内存碎片化导致 CUDA malloc 延迟增加

结论：高并发下频繁创建/销毁 Tensor 导致 GPU 内存管理开销上升，进一步拖慢整体性能

6. 优化建议与改进方向

6.1 短期可落地优化措施

✅ 启用批处理（Batching）

• 修改推理服务为动态批处理模式（Dynamic Batching）
• 支持将多个并发请求合并为 batch 输入模型
• 预计可提升 QPS 至 150+，降低平均延迟 30% 以上

# 示例：批处理伪代码 async def batch_inference(requests): images = [r.image for r in requests] masks = [r.mask for r in requests] batch_input = torch.stack(images), torch.stack(masks) with torch.no_grad(): result_batch = model(batch_input) return [encode_image(r) for r in result_batch]

✅ 异步非阻塞架构升级

• 使用FastAPI + asyncio替代当前同步 Gradio 接口
• 实现请求队列 + 工作者池模式，解耦接收与处理逻辑
• 支持优先级调度与超时控制

✅ 图像预处理下沉

• 在客户端完成图像标准化（resize、归一化）
• 减少服务端重复计算开销

6.2 中长期架构演进建议

🔁 模型轻量化改造

• 对 LaMa 模型进行剪枝、量化（FP16 或 INT8）
• 使用 ONNX Runtime 或 TensorRT 加速推理
• 可降低单次推理时间至 80ms 以内

📦 显存共享与模型常驻

• 改用 Triton Inference Server 管理模型生命周期
• 支持多实例共享同一模型副本，减少显存占用
• 提供更精细的资源配额控制

☁️ 边缘缓存机制

• 对常见尺寸/场景的修复结果建立局部缓存
• 如相同掩码形状 + 类似背景，可复用中间特征
• 适用于模板化水印去除等高频场景

7. 总结

本次对fft npainting lama图像修复系统的性能压测揭示了其在实际应用中的服务能力边界：

• 在单 A100 条件下，系统可稳定支持50 并发用户，最大 QPS 达102，P95 延迟控制在521ms以内
• 主要性能瓶颈在于GPU 计算密度高与缺乏批处理机制
• 当前架构适合中小规模团队内部使用，但在大规模 SaaS 场景中需进一步优化

未来可通过引入动态批处理、异步调度、模型加速等手段，显著提升系统吞吐能力和资源利用率，使其具备更强的工程落地潜力。

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