Qwen3模型vLLM并行配置性能测试：从0.6B到32B的最佳实践指南！
简介
文章对Qwen3系列模型(0.6B-32B)在vLLM不同并行配置(PP、TP)下进行了性能测试。研究表明，PCIe多卡环境下，若模型可单卡部署，推荐数据并行(DP)以获得最大吞吐；若关注吞吐量，推荐流水线并行(PP)；若关注请求生成速度，推荐张量并行(TP)。小模型更适合PP，大模型则TP与PP性能差距缩小，且不同策略对首字延迟和每Token延迟有不同影响。
突然想试一下 Qwen3 不同模型和 vllm 不同流水线并行（PP，Pipeline Parallel），张量并行（TP，Tensor Parallel）配置的性能情况，所以做了些测试。
一、实验准备
测试环境：4 * RTX 3090 with PCIe3.0x16
vllm 0.10.2
- 单卡
- 双卡：2TP，2PP
- 四卡：4TP，4PP，2TP-2PP
- 并发量：1，4，16，64，256，512，1024
测试模型：
- Qwen3-0.6B ~ Qwen3-32B
- Qwen3-4B-AWQ~Qwen3-32B-AWQ
测试数据：shareGPT-v3
二、测试结果
（1）每个模型的最大吞吐
吞吐的排名基本和参数量/占用显存量正相关，不过有 1.7B 和 32B-AWQ 两个特例。
各模型达到的最大吞吐
可以看出，在没有 nvlink 等高速互联的情况下，多卡并行推理得到的加速比很不线性，收益很小。
所以对于 PCIe 多卡互联的设备，如果单卡能放下一整个模型+一定的 KV Cache 空间，每张卡部署一个模型以 DP 的方式并行可能更高效。
各模型最大吞吐量随卡数的变化
（2）不同并行配置对吞吐的影响
双卡下普遍是 PP>TP，因为 PP 每次推理只要在两张卡中间传递一次 hidden states，对通讯的要求较低，而TP每次推理的每一层，都要进行通讯，对通讯要求较高，拖慢了最大吞吐。
双卡下不同并行策略的最大吞吐
四卡下，小模型依然更使用 PP，因为模型的每个矩阵本身较小，再通过张量并行进行拆分，可能吃不满显卡的计算性能了，而随着模型参数增大，TP 和 PP 的差距逐渐缩小。
（3）不同并行配置对首字延迟（TTFT，Time to First Token）的影响
TTFT 为 prefill 的延迟，属于计算稠密的 compute bound 任务，在高并发下，对通讯要求更少的 PP 更能吃满计算性能。
双卡下首字延迟中位数
（4）不同并行配置对每 Token 延迟（TPOT，Time per Output Token）的影响
在 decoding 阶段为 IO 稠密的 memory bound 任务，流水线并行对单个推理的延迟没有提升，反而增加了卡间通讯的开支，而 TP 把每层的 KV Cache 和模型权重的读取都均分到了每张卡上，减少平均 IO 降低了延迟。
双卡下每 token 延迟
四卡下每 token 延迟
三、结论
在只有 PCIe 互联的多卡设备上：
- 如果模型能在单卡内放下，推荐直接每张卡单独部署模型进行数据并行（DP，Data Parallel）来获得最大吞吐。
- 如果比较在意吞吐量，更推荐使用流水线并行（PP）
- 如果更在意单个请求的生成速度，更推荐使用张量并行（TP）
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