前言
自从 Llama3 模型发布以来，它在多个领域引起了极大的关注，并激发了众多基于该模型的演示应用程序的开发。这些应用程序的表现和效果不仅依赖于 Llama3 模型自身的对话能力、逻辑推理和上下文理解等核心特性，而且在实际部署和运行中，它们的表现也极大地受到计算资源的制约。
在现实世界的应用场景中，一定规模的语言模型，尤其是像 Llama3 这样复杂的模型，需要大量的计算资源来支持其运行。这包括但不限于处理能力（CPU 或 GPU）、内存、存储空间以及网络带宽。训练一个规模较大的模型，尤其是在深度学习和自然语言处理领域，不可避免地会对这些计算资源提出巨大的需求。
这种对计算资源的高需求不仅增加了经济成本，也带来了一系列工程上的挑战。例如，为了有效地训练和部署这些模型，需要设计高效的算法来优化资源使用，开发更强大的硬件加速器，以及构建更健壮的分布式计算系统。此外，还需要考虑模型的可扩展性和容错性，确保在面对硬件故障或其他意外情况时，模型的训练和应用不会受到太大影响。
测试指标
我们选择了在 LLM 推理领域炙手可热的 4090 作为平台，对 Llama3 在 4090 上的表现进行了详细的测试。
通过控制变量法，以输入/输出长度作为变量，测试 Llama3 在 4090 平台运行时的延时与总吞吐量，以及 QPS 和耗时。
测试结果
注：黄色部分为性能极限，在此基础上若再增加并发，吞吐量也不会提升。若想获取更详细的数据，请扫码联系。
总结
经过测试，我们将 Llama3 8B 在 4090 平台上的表现总结成这一张图。可以看到在不同 IO 场景下，Llama3 QPS 的极限如何。
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