用vLLM部署7B模型，QPS上不去，GPU利用率才30%怎么回事？

prompt 1.5k确实偏长，先看看是不是卡在prefill了，可以试试chunked prefill或者调低max_num_batched_tokens。

prompt 1.5k确实偏长，prefill阶段吃满算力但decode阶段batch太小，利用率自然上不去。先看看实际并发请求数有没有打满256。

平均1.5k tokens的prompt情况下QPS只有10其实不算特别离谱，你算一下，10 QPS × 1.5k tokens输入差不多就是15k tokens/s的prefill吞吐，这在单卡A100上已经接近比较吃力的水平了，尤其如果输出也不短。GPU利用率30%这个数我觉得要分情况看，如果是nvidia-smi那种瞬时采样其实不太准，建议用vLLM自带的metrics或者dcgm看实际SM occupancy和显存带宽占用。显存跑满但GPU闲，一个很典型的原因是block space不够，你的max_num_seqs=256听着很大，但1.5k的prompt会占用大量KV cache block，真正能并发的序列数可能远小于256，调度器大部分时间在等block释放，GPU自然就闲下来了。可以试试调gpu_memory_utilization到0.95，同时把max_model_len按实际需要调小一点，别默认开太大，能省下不少KV cache空间给并发。另外确认下有没有开chunked prefill，长prompt场景这个开关对吞吐影响挺大的，没开的话长请求会把整个batch卡住。还有enable_prefix_caching如果你们请求有公共前缀也值得开。版本方面至少用0.6以上的，老版本调度器确实拉胯。最后建议压测时把输入输出长度分布固定下来再对比，不然不同workload的QPS没法横向比。

1.5k的prompt确实太长了，prefill阶段就吃掉大部分算力，试试看开chunked prefill，或者把max_num_seqs降一点反而可能更快。

1.5k的prompt确实不短，prefill阶段吃算力，建议先看下首token延迟，别光盯QPS。

我之前也遇到过类似问题，后来换了方案。

prompt 1.5k tokens的话prefill占比不小，QPS上不去挺正常的。你这个显存跑满但利用率才30%，感觉是KV cache把max_num_seqs撑太大了，调度反而变慢，可以试试降到64-128看看。另外确认下是不是开了enable_prefix_caching或者chunked prefill，版本太旧确实会有调度上的坑，建议升到最新版对比下。还有压测的并发数和请求方式也影响挺大，用benchmark脚本跟真实流量差别不小。

1.5k的prompt确实太长了，prefill阶段吃满算力但decode阶段batch撑不起来，QPS自然上不去，试试看能不能把输入截短点。

1.5k的prompt太长了，prefill占大头，QPS上不去很正常，先看看是不是卡在prefill阶段了。