用vLLM部署Qwen2.5-7B，量化后显存占用和延迟对不上官方数据？

显存大可能是双卡占了两份，试试单卡跑下，驱动535确实该升了，我升到550后延迟掉了一半。

你这显存和延迟都对不上，八成是驱动或者vLLM版本问题，535太老了，升到545+试试。

显存这块先查下gpu-memory-utilization默认值，vLLM会预分配90%显存，把它调到0.8试试，延迟大概率是驱动旧了。

驱动升到550试试，paged attention在老驱动上确实容易出幺蛾子。

显存跟驱动关系不大，vLLM的KV cache默认预留了挺多，18G其实算正常，延迟高大概率是没开--enable-prefix-caching。

这问题我之前也踩过坑，AWQ量化后显存和延迟跟官方数据对不上太正常了，他们测的时候多半是A100或者H100，3090的带宽和显存频率本来就有差距。你双卡3090跑单模型的话，vLLM默认可能会把张量并行开到2，数据切分后显存反而翻倍，试试把tensor_parallel_size改成1看看。另外535驱动确实有点老，paged attention新版对CUDA版本有要求，建议升到545以上或者直接换550，顺便把vLLM版本更新到最新，老版本bug挺多的。首token延迟3秒多半是没开--enable-prefix-caching，加上这个能快不少。

这问题我当初也踩过，先别急着怀疑驱动，535其实跑vLLM没毛病，paged attention跟驱动版本关系真没那么大。你显存18G大概率是没开gpu_memory_utilization，vLLM默认会预分配整卡显存，双卡3090你得手动设个0.9或者更低，不然它把两块卡都吃满。至于延迟，3秒首token太夸张了，AWQ 4bit推理不该这么慢，我怀疑你实际跑的是FP16而不是量化版本，检查下模型加载日志里有没有quantization: awq这行，没有的话就是模型路径指错了。另外官方demo的0.5秒是单卡A100或者H100的数据，3090本身带宽就差一截，你别直接对标那个数字。batch size设1没问题，但记得把max_num_seqs也调小点，默认256会占用额外显存做调度缓存。最后建议你开个--enable-chunked-prefill，首token能明显降下来，这功能对长prompt特别有效。实在不行就换个GPTQ量化对比下，AWQ在某些卡上兼容性确实不如GPTQ稳定。

显存这块我踩过类似的坑，AWQ量化后实际占用跟官方标称差2-3个G挺正常的，官方数据大概率是纯模型权重+单batch的极限值，你还没算上KV cache和CUDA context的开销。延迟3秒的话建议先看下是不是没开--enable-prefix-caching，或者输入长度比demo长很多，首token对长prompt特别敏感。驱动535确实偏老，vLLM新版对paged attention的优化很吃驱动，我升到550之后显存碎片化问题明显缓解了，你可以先试试更新驱动，顺便把vLLM升到最新版看下release note。

535驱动确实可能影响paged attention，建议先升到545再测，不然排查半天白费功夫。

巧了，我上周刚在双卡3090上跑过同款模型，AWQ量化后显存确实会到17GB左右，官方那个12GB估计是纯单卡+极限压缩的测试环境，你这18GB挺正常的。延迟方面建议先看看是不是没开continuous batching，或者把--max-num-seqs调低试试，我改成8之后首token直接降到1秒内。另外驱动535确实有点老，我升到550后paged attention的报错明显少了，你可以先升个驱动再对比下。

显存这块我觉得挺正常的，AWQ虽然压了权重但KV cache和中间激活还是实打实吃显存，3090双卡的话得确认下是不是两张卡都各占了18G，vLLM默认会做张量并行，单卡其实只要9G左右。延迟高大概率跟驱动脱不了干系，535确实有点老，我之前升到550之后paged attention的吞吐直接翻倍了，你试试更新驱动再跑一遍benchmark。另外首token延迟也受输入长度影响，官方demo用的短prompt，你如果测试文本长，3秒不算离谱。

显存这块儿你算下KV cache的预留，vLLM默认会吃掉剩余显存，18G很可能包含这部分，官方数字一般是纯模型权重。可以设下--gpu-memory-utilization=0.5再对比看看。延迟3秒多半不是驱动问题，先确认下是不是走了CPU offload，另外AWQ对7B来说收益本来就有限，试下FP16跑个对比，说不定没准儿量化版本反而更慢。

显存这块我建议你先别急着怪驱动，535虽然老点但跑vLLM一般够用。你双卡3090是不是开了tensor parallel？vLLM默认按卡数切分模型权重，如果没设置好，两块卡都会加载完整权重，显存直接翻倍，这跟官方单卡数据对不上很正常。另外AWQ量化后KV cache还是会占不少，你把gpu_memory_utilization调低点试试，比如0.7，让显存预留出更多给运行时。

首token延迟3秒确实有点离谱，但官方0.5秒那个数字大概率是单请求、无并发、且预热过的测试环境。你如果是第一次发请求，vLLM要做CUDA kernel编译和显存分配，慢个几秒很正常。建议你跑个连续几十次的压测，看稳态延迟是多少，别拿第一次请求当参考。

还有个小坑，你检查下模型是不是真的加载了AWQ版本，有时候transformers会fallback到fp16，显存直接爆炸。可以打印下model config里的quantization_config字段确认下。如果方便的话，用官方给的benchmark脚本跑一遍，排除掉自己代码里的问题。驱动我倒是觉得可以先不升，等确认完这些再说。

驱动535确实有点旧了，我上次用535跑vLLM也遇到类似问题，换到550之后显存占用和吞吐都正常了不少，你可以先试试升级驱动。另外检查下是不是没开--gpu-memory-utilization，默认0.9的话双卡3090会预留很多显存给KV cache，实际模型权重占的不多，但总占用看着吓人。首token延迟3秒也可能是量化后没有走awq_marlin内核，vLLM对某些老驱动会回退到通用kernel，速度差好几倍。你可以在日志里看看有没有用上marlin，没有的话手动指定--quantization awq_marlin试试。如果还不行，对比下官方demo的vLLM版本，有时候新版本改了默认配置，old checkpoint的量化参数不兼容也会有影响。

你这配置跑AWQ 4bit还占18G确实不太对，我拿单卡4090跑同模型也就13G上下。驱动版本确实有点老，建议至少升到545以上，paged attention对驱动版本挺敏感的，另外可以看看vLLM的日志里有没有提示kernel fallback。还有个思路是显存占用高可能是预分配了上下文长度，你试试把--max-model-len调小到4096或2048，首token延迟多半是量化后推理没走优化的缘故，换个最新版vLLM试试。

我之前也踩过差不多的坑，官方那个数字大概率是纯推理、不带对话模板和显存碎片化的理想值，你加了服务化组件之后多出几个GB很正常。首token延迟3秒的话，先试试把gpu-memory-utilization调到0.9，然后确认一下是不是真的加载了AWQ的权重（有时候vLLM会静默回落到fp16）。另外535驱动确实太老了，paged attention在旧驱动上会有诡异的性能问题，建议先升到550+再测一轮，别急着改模型参数。

双卡3090跑7B量化还占18G，八成是张量并行把KV cache翻倍了，试试单卡加--tensor-parallel-size 1看看。

显存这个我倒觉得正常，AWQ虽然压了权重但KV cache和中间激活值还是实打实的，双卡3090跑7B本来就会多占一份显存，官方数据多半是单卡+极限优化环境跑出来的。延迟3秒确实离谱，建议先确认下是不是没开continuous batching，或者max_num_seqs设太低了。另外535驱动确实偏老，vLLM有些版本对cuda 12.1+有额外优化，建议升到545以上再试，说不定paged attention就正常了。

驱动535确实低了，建议升到550+，vLLM对paged attention的优化很吃新驱动，我升完显存直接砍了3G。

这情况我也踩过坑，AWQ量化后显存虚高大概率是vLLM默认把context length拉满了，你试试启动时加--max-model-len 4096或者8192，能省下不少缓存空间。延迟差距大倒不一定是驱动问题，535版本其实够用，先看下是不是没开--enable-prefix-caching，另外首token慢也可能是模型权重没完全加载进显存，预热一两次请求后再测比较准。