DeepInfer 实测：如何用 4 张 B200 提供 1000 并发

作者 | 王为， 上海云轴信息科技有限公司 CTO

DeepSeek 昨天中开源了推理框架 DeepInfer，其公布的数据来自 8 卡和 64 卡集群，而且要求每台机器都有 GPUDirect RDMA 网卡。我们把门槛降到 4 张 B200、不要 RDMA 网卡。实测每条请求 128k 上下文、1,024 个并发请求下，4 卡总输出约 6.2 万 token/s，每个用户约 61 token/s；如果希望交互体验更好，限制 256 并发时每个用户约 110 token/s 。

背 景

2026 年 10 月 20 日，DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 线上服务的推理框架 DeepInfer。官方 README 给出的性能是：整集群 64 张卡，每张卡 256 条请求，全集群约 1.6 万个并发，每条请求带 131,072token（128k）上下文，nextn=3 投机解码，按 75% 接受率折算，每个用户约 103 token/s，每卡约 2.63 万 token/s，全集群约 168 万 token/s。

原方案对硬件的要求也很高。V4.1 的 Engram（n-gram 嵌入表）约 197 GB，按 rank 分片放在主机内存里，每一步前向都由 GPU 直接通过 RDMA 网卡去读，用的是 NCCL GIN / GDAKI。读本机的分片也要走网卡回环，没有 NVLink 或本地拷贝的路径。结果是：没有 InfiniBand / RoCE 网卡、或者网卡没透传进实例的机器根本启动不了，因此大部分容器云和大部分 GPU 虚拟机都无法使用。

我们的方案：
EP4、去掉 RDMA 依赖

我们的目标是把门槛降到一台 4 卡 B200 就能跑：4 卡 EP4：权重 510 GB，B200 每卡 183 GB 显存，4 卡放下权重后每卡还剩约 90 GB 给 KV cache 和激活。专家按 EP4 切分，attention 按 DP4 切分。

去掉主机 RDMA 依赖：用一个兼容接口的实现替换 Engram 的 RDMA 取数。表仍放在主机内存，各 rank 的分片拼进同一块共享内存，GPU 通过 PCIe 直接读。由一个环境变量开启，不开时完全走上游原路径。细节和正确性验证见文末附录。

测试机是一台 4×B200 容器实例（NVLink 全互联，驱动 595，2 TB 内存）。框架版本为 commit774ce24，测试脚本用的是官方自带的examples/benchmark.py、run_sweep.sh 和eval/。

Decode 性能

测试配置与官方 decode 图一致：每条请求带 131,072 token 的上下文，nextn=3 投机解码，逐档增加每卡并发。官方图的纵轴先按"草稿全部接受"计步数，再乘以假设的每步平均 token 数 τ = 3.25（即每个草稿 75% 接受）。我们按同样口径换算，同时给出按真实负载接受率（τ = 2.58，来自下文 GPQA 测试）换算的结果。

4 张 B200 的总并发与单用户速度

和官方数据放在一起看：官方 EP8、EP64 用了更多卡做专家并行，每张卡只需读更少的专家权重，所以同样每卡并发下更快。官方 EP8 在每卡 64 并发时每用户约 198 token/s，我们 EP4 是 139，约为它的 70%；每卡 256 并发时约 98 对 77。用 4 卡换来的是更低的部署门槛，代价是单卡吞吐少约 25%。

与官方曲线对比：每卡吞吐与单用户速度

点旁数字为每卡并发。官方数值读自官方 README 和部署问答中的图，误差约 ±2%。

单请求延迟：同样 4 卡、32k 上下文，关闭投机解码时每步 7.6 ms，即 131.7 token/s。开启 nextn=5 投机解码后每步 11.2 ms，按真实接受率计算每用户约 230–250 token/s。在 AIME 测试最后只剩一条长推理时，实测单路约 304 token/s。

真实负载：GPQA 与 AIME

基准扫描使用合成输入。为了看真实推理负载，我们用官方评测脚本跑了 GPQA Diamond（198 题）和 AIME 2026（30 题），温度 1.0、最大思考强度，每题 1 次采样。

两项都在长思考下全部正常结束，没有截断。GPQA 共生成 310 万 token，4 卡平均约 2,900 token/s；平均值被最后只剩一两条长推理的十来分钟拉低了，见下一节。投机解码在真实负载上每步约出 2.6–2.8 个 token，比官方作图假设的 3.25 低约 20%，所以上面给了两种口径。

GPU 被用满了吗

测试全程每 5 秒用 nvidia-smi 采一次利用率、功耗和频率。B200 的功耗上限是 1000 W，SM 频率全程稳定在 1965 MHz，没有降频。

GPQA 过程中的 GPU 负载

• prefill 基本打满算力：扫描时 GPU 忙碌的样本里，利用率 100%，功耗中位数 920–930 W，接近 1000 W 上限。

• 高并发 decode 接近打满：GPQA 开始时每卡约 30–45 个并发，利用率 93–99%，功耗约 800 W。

• 低并发时 GPU 明显还有余力：只剩一两条请求时，nvidia-smi 仍显示 80–88% 的利用率，但功耗只有约 490 W。这个"利用率"只表示有内核在运行，不表示算力被用满；单条请求的 decode 受访存和内核启动延迟限制。

结论：要把 4 张 B200 用足，需要足够的并发。上面的扫描显示每卡 64 条（总 256）时每用户仍有 100 token/s 以上；加到每卡 256 条（总 1,024），总吞吐还能再涨一倍以上，代价是单用户速度降到 60–77 token/s。

Prefill

官方 prefill 曲线本来就是 4 卡测的，我们用完全相同的配置原样复现。实测比官方低 2–11%，batch 越大差得越多。原因是我们的 Engram 取数改为同步的 PCIe 读：65,536 token 时每步要多花约 61 ms，而上游的取数是异步发出、与前面层的计算重叠的。扣除这部分开销后，与官方的差距在 -1.3% 到 +2.2% 之间，最大 batch 一档差 4.4%。

Prefill 非缓存输入吞吐

容器镜像

为了方便复现，我们把编译好的 DeepInfer（commit 774ce24）和全部算子、Engram 本机取数补丁、测试脚本打成了镜像。权重不打进镜像，首次运行时下载到挂载目录。

# 有 GPUDirect RDMA 的机器：去掉两个 -e，加 --privileged，即走上游原路径

附录：去掉主机 RDMA 依赖做了什么

1. 问题在哪

V4.1 的两张 Engram 表共 7.68 亿行，每行 256 B（FP8），合计约 197 GB，另有约 6 GB 缩放因子。上游在 NVIDIA 上默认把表按 rank 分片放在主机内存；每次前向时，DeepEP 的engram_fetch 内核在 GPU 上直接发起 NCCL GIN 读请求，经 RDMA 网卡把每个 token 需要的行取进显存。这个内核只有 GIN 一条路径。设置EP_DISABLE_GIN=1 只能跳过初始化时的检查，第一次前向就会报非法地址。

2. 替代实现

代价是取数从"网卡读远端内存、与计算重叠"变成"PCIe 读本机内存、同步执行"。单卡实测随机 256 B 行的读取约 13 GB/s：decode 每步只取几百个 token，耗时不到 0.1 ms；prefill 在 65,536 token 时每步约 61 ms。这个方案只适用于单机，跨机仍需上游的 RDMA 路径

3. 顺带修掉的部署问题

编译需要 README 没写的pciutils（lspci 判断平台）和libdw-dev。

DeepEP 用ibstat 探测网卡带宽，探测不到会直接报错，单机也会触发，需要安装infiniband-diags。

FlashMLA 构建后会做寄存器溢出检查；在 nvcc 13.2.1 下一个解码内核多出 16 字节栈帧（没有溢出到 local memory），需要设FLASH_MLA_SKIP_REG_SPILL_CHECK=1。

虚拟机里 PCI 设备的 NUMA 节点常为 -1，上游会把 -1 直接传给 libnuma 导致段错误；补丁让它在这种情况下跳过绑核。

4. 正确性检查

新的取数路径必须和原来逐字节一致。我们用了三类检查：

作者介绍

王为，上海云轴信息科技有限公司 CTO。同时任中国云计算基础架构大会委员、四川省通信学会人工智能技术与应用专业委员会委员，在虚拟化、SDS、SDN、云计算、人工智能等多个领域拥有丰富经验，参与制定了信创工委会虚拟化云平台技术规范、基础设施云管理软件技术要求等多个云计算信创标准，在 ArchSummit、PyCon、QCon 等大会做过技术分享。