32卡64G-910B4-16后端集群部署报告
报告时间：2026-08-29（2026-09-04 更新：新增第十六章；2026-09-09 更新：新增第十七章 TP4 架构改造、第十八章 性能实测）
部署规模：4台 × 8卡 = 32卡昇腾910B4集群
一、项目概述
本项目在4台昇腾910B4 NPU服务器（共32卡）上完成 Qwen3.8-27B-W8A8 大模型的推理服务集群部署。集群架构历经两次演进：初期每台服务器部署4个vLLM实例（各2卡TP），共16个后端实例；2026-09-09 起调整为每台2个实例（各4卡TP），共8个后端实例（详见第十七章），单实例KV cache提升至2.46倍并恢复MTP投机解码与prefix caching。
通过机器66上的OpenResty实现反向代理、负载均衡和会话亲和力路由（2026-09-04 由机器69迁移至机器66，详见第十六章），对外提供统一的OpenAI兼容API服务。
部署目标
| 目标 | 状态 |
| Qwen3.8-27B-W8A8 推理服务（16后端） | 完成 |
| 32卡NPU充分利用（4台×8卡） | 完成 |
| 外网统一API入口（xxx.xx.xxx.xxxx:2216） | 完成 |
| API密钥认证（全实例一致） | 完成 |
| 会话亲和力（X-Session-ID MD5路由） | 完成 |
| 服务崩溃/机器重启自动恢复（systemd） | 完成 |
二、硬件环境
| 项目 | 规格 |
| 服务器数量 | 4台（机器66/67/68/69） |
| 每台NPU | 8 × 昇腾910B4 |
| 集群总NPU | 32卡 |
| 单卡HBM | 64 GB |
| 集群总HBM | 2048 GB |
| 驱动版本 | npu-smi 26.0.rc1 |
| CPU架构 | x86_64 |
| 操作系统 | Ubuntu 24.04.3 LTS (noble) |
| 内核版本 | 6.8.0-124-generic |
| 机器69网卡IP | XXX.XXX.XXX.XXX/20, XXX.XXX.XXX.XXX/24, XXX.XXX.XXX.XXX/24 |
| 集群内网网段 | 10.255.254.0/20, 10.255.11.0/24, 10.255.12.0/24 |
| 公网入口 | xxx.xx.xxx.xxxx:2216（NAT映射至机器66） |
三、软件环境
| 组件 | 版本 |
| Docker | 29.6.1+ |
| CANN Toolkit | 9.1.0 |
| vLLM | 0.23.0 |
| vLLM-Ascend | qwen3.8-a2 镜像 |
| torch | 2.10.0 |
| torch_npu | 2.10.0 |
| transformers | 5.5.4 |
| OpenResty | 1.31.1.1 |
| Python | 3.12.13（容器内） |
四、集群部署架构
整体架构如下，4台机器组成16后端推理集群，机器69运行OpenResty总控负载均衡器：
互联网用户
|
V
+---------------------+
| xxx.xx.xxx.xxx:2219 | <- 公网入口（NAT映射）
+---------------------+
|
V
+---------------------+
| OpenResty LB | <- 机器69 (10.255.254.69)
| (0.0.0.0:2219) | <- X-Session-ID MD5%16路由
+---------------------+
|
+-----------+-----------+-----------+-----------+
| | | | |
V V V V V
+---------+ +---------+ +---------+ +---------+
| 机器69 | | 机器68 | | 机器67 | | 机器66 |
|:8000-8003| |:8000-8003| |:8000-8003| |:8000-8003|
| NPU0-7 | | NPU0-7 | | NPU0-7 | | NPU0-7 |
| 4×TP=2 | | 4×TP=2 | | 4×TP=2 | | 4×TP=2 |
+---------+ +---------+ +---------+ +---------+
五、服务详细配置
每个实例使用2卡TP，运行在Docker容器中。启动时须映射npu-smi命令及Ascend驱动库到容器，并开启privileged模式确保设备访问权限。4台机器执行相同的启动命令（仅NPU分配和端口映射不同）。
5.1 vLLM 实例配置
docker run -d --name qwen38-tp2-0 \
--privileged \
--device /dev/davinci0 --device /dev/davinci1 \
--device /dev/davinci_manager --device /dev/devmm_svm --device /dev/hisi_hdc \
-v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi:ro \
-v /data/models:/models:ro \
-v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi:ro \
-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver:ro \
-p 8000:8000 \
-e ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
quay.io/ascend/vllm-ascend:qwen3.8-a2 \
vllm serve /models/Qwen3.8-27B-W8A8 \
--served-model-name Qwen3.8-27B-W8A8 \
--api-key sk-XXXXXXXXXXXXXXXX \
--tensor-parallel-size 2 \
--max-model-len 262144 \
--max-num-seqs 32 \
--max-num-batched-tokens 4096 \
--disable-custom-all-reduce \
--distributed-executor-backend mp \
--reasoning-parser qwen3 \
--enable-auto-tool-choice \
--tool-call-parser qwen3_coder \
--speculative-config '{"method":"mtp","num_speculative_tokens":4}' \
--block-size 16 \
--trust-remote-code \
--dtype bfloat16
| 参数 | 说明 |
| --privileged | 容器特权模式，确保NPU设备访问权限 |
| -v /usr/local/sbin/npu-smi | 映射宿主机npu-smi命令到容器 |
| -v /usr/local/Ascend/driver | 映射Ascend驱动库（npu-smi依赖） |
| --served-model-name | API返回的模型名称：Qwen3.8-27B-W8A8 |
| --api-key | 访问密码：sk-XXXXXXXXXXXXXXXX |
| --tensor-parallel-size 2 | 2卡张量并行 |
| --max-model-len 262144 | 最大上下文262K tokens |
| --max-num-seqs 32 | 最大并发序列数 |
| --speculative-config | MTP投机解码，num_speculative_tokens=4 |
| --reasoning-parser qwen3 | Qwen3推理解析器 |
| --tool-call-parser qwen3_coder | 工具调用解析器 |
| --dtype bfloat16 | 数据类型BF16 |
5.2 16后端实例分布
| 机器 | 实例名 | NPU | 端口 | 内网地址 | 状态 |
| 机器69 | qwen38-tp2-0 | 0,1 | 8000 | 10.255.254.69:8000 | Active |
| 机器69 | qwen38-tp2-1 | 2,3 | 8001 | 10.255.254.69:8001 | Active |
| 机器69 | qwen38-tp2-2 | 4,5 | 8002 | 10.255.254.69:8002 | Active |
| 机器69 | qwen38-tp2-3 | 6,7 | 8003 | 10.255.254.69:8003 | Active |
| 机器68 | qwen38-tp2-0 | 0,1 | 8000 | 10.255.254.68:8000 | Active |
| 机器68 | qwen38-tp2-1 | 2,3 | 8001 | 10.255.254.68:8001 | Active |
| 机器68 | qwen38-tp2-2 | 4,5 | 8002 | 10.255.254.68:8002 | Active |
| 机器68 | qwen38-tp2-3 | 6,7 | 8003 | 10.255.254.68:8003 | Active |
| 机器67 | qwen38-tp2-0 | 0,1 | 8000 | 10.255.254.67:8000 | Active |
| 机器67 | qwen38-tp2-1 | 2,3 | 8001 | 10.255.254.67:8001 | Active |
| 机器67 | qwen38-tp2-2 | 4,5 | 8002 | 10.255.254.67:8002 | Active |
| 机器67 | qwen38-tp2-3 | 6,7 | 8003 | 10.255.254.67:8003 | Active |
| 机器66 | qwen38-tp2-0 | 0,1 | 8000 | 10.255.254.66:8000 | Active |
| 机器66 | qwen38-tp2-1 | 2,3 | 8001 | 10.255.254.66:8001 | Active |
| 机器66 | qwen38-tp2-2 | 4,5 | 8002 | 10.255.254.66:8002 | Active |
| 机器66 | qwen38-tp2-3 | 6,7 | 8003 | 10.255.254.66:8003 | Active |
六、OpenResty 反向代理配置
OpenResty运行在机器69上，监听0.0.0.0:2219。外网通过xxx.xx.xxx.xxx:2219访问，NAT映射至机器69的内网IP。
6.1 核心功能
| 功能 | 配置 |
| 负载均衡 | 16后端（4台机器各4实例） |
| 亲和力 | X-Session-ID MD5哈希%16路由（与API认证分离） |
| API认证 | 由vLLM后端验证 --api-key |
| 超时设置 | connect 300s / send 3600s / read 3600s |
| 请求体限制 | 50MB |
| CORS | 允许所有来源，暴露X-Upstream-Addr |
| 流式输出 | proxy_buffering off |
6.2 亲和力路由设计
早期方案使用Authorization Bearer Token作为路由键，但所有用户共享同一个API Key，导致所有请求命中同一后端。最终方案引入独立的X-Session-ID请求头作为亲和力键，与API认证解耦：
路由键优先级：X-Session-ID > Authorization Bearer > remote_addr
同一Session-ID的多次请求始终路由到同一后端，保证上下文状态一致性；不同Session-ID通过MD5前8位取模均匀分布到16个后端。
排查历程：CRC32（40key全落单一后端）-> FNV-1a（相似key碰撞）-> MD5前8位（40个随机key均匀分布到16后端）。
6.3 完整 nginx.conf（16后端）
以下为生产环境最终生效的OpenResty 16后端集群配置文件：
worker_processes auto;
worker_rlimit_nofile 65536;
error_log /var/log/openresty/error.log warn;
pid /run/openresty.pid;
events {
worker_connections 4096;
use epoll;
multi_accept on;
}
http {
include /usr/local/openresty/nginx/conf/mime.types;
default_type application/octet-stream;
log_format upstream_log '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
'$status $body_bytes_sent '
'upstream=$upstream_addr key=$sticky_key '
'rt=$request_time uct=$upstream_connect_time urt=$upstream_response_time';
access_log /var/log/openresty/access.log upstream_log;
sendfile on;
tcp_nopush on;
tcp_nodelay on;
keepalive_timeout 65;
# === 机器69 ===
upstream backend_8000 { server 10.255.254.69:8000; keepalive 32; }
upstream backend_8001 { server 10.255.254.69:8001; keepalive 32; }
upstream backend_8002 { server 10.255.254.69:8002; keepalive 32; }
upstream backend_8003 { server 10.255.254.69:8003; keepalive 32; }
# === 机器68 ===
upstream backend_8004 { server 10.255.254.68:8000; keepalive 32; }
upstream backend_8005 { server 10.255.254.68:8001; keepalive 32; }
upstream backend_8006 { server 10.255.254.68:8002; keepalive 32; }
upstream backend_8007 { server 10.255.254.68:8003; keepalive 32; }
# === 机器67 ===
upstream backend_8008 { server 10.255.254.67:8000; keepalive 32; }
upstream backend_8009 { server 10.255.254.67:8001; keepalive 32; }
upstream backend_8010 { server 10.255.254.67:8002; keepalive 32; }
upstream backend_8011 { server 10.255.254.67:8003; keepalive 32; }
# === 机器66 ===
upstream backend_8012 { server 10.255.254.66:8000; keepalive 32; }
upstream backend_8013 { server 10.255.254.66:8001; keepalive 32; }
upstream backend_8014 { server 10.255.254.66:8002; keepalive 32; }
upstream backend_8015 { server 10.255.254.66:8003; keepalive 32; }
server {
listen 0.0.0.0:2219;
server_name _;
client_max_body_size 50m;
proxy_connect_timeout 300s;
proxy_send_timeout 3600s;
proxy_read_timeout 3600s;
proxy_buffering off;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
set $sticky_key "";
set $target "";
rewrite_by_lua_block {
-- 优先级：XSessionID > Authorization Bearer > remote_addr
local session = ngx.var.http_x_session_id or ""
local auth = ngx.var.http_authorization or ""
local key = ""
if session ~= "" then
key = session
else
key = auth:match("Bearer%s+(.+)") or ""
end
if key == "" then
key = ngx.var.remote_addr or ""
end
ngx.var.sticky_key = key
-- MD5前8位十六进制转整数取模%16
local hex = ngx.md5(key):sub(1, 8)
local h = tonumber(hex, 16)
local idx = (h % 16)
local backends = {
"backend_8000", "backend_8001", "backend_8002", "backend_8003",
"backend_8004", "backend_8005", "backend_8006", "backend_8007",
"backend_8008", "backend_8009", "backend_8010", "backend_8011",
"backend_8012", "backend_8013", "backend_8014", "backend_8015",
}
ngx.var.target = backends[idx + 1]
}
location / {
if ($request_method = 'OPTIONS') {
add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*' always;
add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS' always;
add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'DNT,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Range,Authorization,X-Session-ID' always;
add_header 'Access-Control-Max-Age' 1728000 always;
add_header 'Content-Type' 'text/plain; charset=utf-8' always;
add_header 'Content-Length' 0 always;
return 204;
}
add_header 'Access-Control-Allow-Origin' '*' always;
add_header 'Access-Control-Allow-Methods' 'GET, POST, OPTIONS' always;
add_header 'Access-Control-Allow-Headers' 'DNT,User-Agent,X-Requested-With,If-Modified-Since,Cache-Control,Content-Type,Range,Authorization,X-Session-ID' always;
add_header 'Access-Control-Expose-Headers' 'Content-Length,Content-Range,X-Upstream-Addr' always;
proxy_pass http://$target;
add_header X-Upstream-Addr $upstream_addr always;
}
location /health {
access_log off;
add_header Content-Type application/json;
return 200 '{"status":"ok","backends":16,"machines":["69","68","67","66"]}';
}
}
}
七、集群验证结果
7.1 16后端健康检查
2026-08-29全面健康检查结果（通过机器69检查全部16个后端）：
| 后端 | 地址 | HTTP状态 | 模型名 |
| 机器69-0 | 10.255.254.69:8000 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器69-1 | 10.255.254.69:8001 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器69-2 | 10.255.254.69:8002 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器69-3 | 10.255.254.69:8003 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器68-0 | 10.255.254.68:8000 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器68-1 | 10.255.254.68:8001 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器68-2 | 10.255.254.68:8002 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器68-3 | 10.255.254.68:8003 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器67-0 | 10.255.254.67:8000 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器67-1 | 10.255.254.67:8001 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器67-2 | 10.255.254.67:8002 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器67-3 | 10.255.254.67:8003 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器66-0 | 10.255.254.66:8000 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器66-1 | 10.255.254.66:8001 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器66-2 | 10.255.254.66:8002 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
| 机器66-3 | 10.255.254.66:8003 | 200 | Qwen3.8-27B-W8A8 |
systemd状态：机器69全部5个服务（4个vLLM + OpenResty）active/enabled。其余3台机器各4个vLLM实例均已systemd化（崩溃自恢复+开机自启）。
7.2 负载分布验证
使用X-Session-ID作为路由键，32次随机key抽样实测分布：
| 后端 | 命中次数 | 占比 |
| 10.255.254.69:8000 (机器69) | 6 | 18.7% |
| 10.255.254.69:8001 (机器69) | 3 | 9.3% |
| 10.255.254.69:8002 (机器69) | 5 | 15.6% |
| 10.255.254.69:8003 (机器69) | 8 | 25.0% |
| 10.255.254.68:8000 (机器68) | 11 | 34.3% |
| 10.255.254.68:8001 (机器68) | 4 | 12.5% |
| 10.255.254.68:8002 (机器68) | 4 | 12.5% |
| 10.255.254.68:8003 (机器68) | 6 | 18.7% |
| 10.255.254.67:8000 (机器67) | 3 | 9.3% |
| 10.255.254.67:8001 (机器67) | 10 | 31.2% |
| 10.255.254.67:8002 (机器67) | 5 | 15.6% |
| 10.255.254.67:8003 (机器67) | 6 | 18.7% |
| 10.255.254.66:8000 (机器66) | 6 | 18.7% |
| 10.255.254.66:8001 (机器66) | 6 | 18.7% |
| 10.255.254.66:8002 (机器66) | 4 | 12.5% |
| 10.255.254.66:8003 (机器66) | 9 | 28.1% |
全部16个后端均有流量，分布符合MD5哈希随机性特征。同一Session-ID多次请求固定到同一后端。
7.3 参数与Token验证
| 测试项 | 结果 | 说明 |
| Temperature 0.0/0.5/1.0 | 产出不同 | 三个温度输出完全不同 |
| Max Tokens限制 | 精确截断 | max_tokens=8时completion_tokens=8 |
| Streaming流式输出 | 正常 | data: {...}格式逐行返回 |
| Token统计精度 | 准确 | prompt + completion = total |
| Qwen3 Reasoning字段 | 正常 | 包含reasoning字段，与content分离 |
| 长上下文声明 | 262144 | max_model_len符合配置 |
| API密钥正确 | 200 | sk-XXXXXXXXXXXXXXXX |
| API密钥错误 | 401 | Unauthorized |
八、集群扩展部署过程
集群从单机4后端逐步扩展到4台16后端，部署顺序为机器69 -> 机器68 -> 机器67 -> 机器66。
8.1 部署机器69（总控节点）
机器69作为首个部署节点，运行OpenResty负载均衡器和4个vLLM实例。部署内容包括：拉取镜像、启动4个Docker实例、安装OpenResty、配置nginx.conf（4后端）、验证亲和力路由、配置systemd服务化。
8.2 部署机器68
机器68原有minimax-h3服务，先停止并删除相关容器和systemd服务，清理端口8000-8003。拉取vllm-ascend:qwen3.8-a2镜像（如不存在），从机器69拷贝模型文件，启动4个vLLM实例，配置systemd。
机器69的OpenResty配置从4后端更新为8后端（本地4个+机器68 4个），验证8后端负载分布正常。
8.3 部署机器67
机器67原有minimax-h3服务，同样清理后部署。由于缺少镜像和模型文件，从机器69通过内网拷贝。网络互通正常（ping 10.255.254.69 TTL=64）。
机器69的OpenResty配置从8后端更新为12后端，验证12后端负载分布正常。
8.4 部署机器66
机器66原有8个sd35-npu服务（Stable Diffusion），全部停止并删除。部署4个vLLM实例，配置systemd。
机器69的OpenResty配置最终更新为16后端（4台机器各4个），验证16后端负载分布正常。
8.5 扩展要点
| 要点 | 说明 |
| 镜像分发 | 机器69为镜像源，其他机器通过docker pull或scp拷贝 |
| 模型分发 | /data/models/Qwen3.8-27B-W8A8 通过内网rsync/scp拷贝 |
| 配置演进 | 4 -> 8 -> 12 -> 16后端，逐步验证每步 |
| 端口规划 | 每台机器统一使用8000-8003，避免冲突 |
| systemd一致性 | 4台机器均配置systemd，确保高可用 |
九、运维管理
9.1 查看服务状态
# 机器69查看全部服务
sudo systemctl status qwen38-tp2-{0,1,2,3}.service openresty-qwen.service
# 其他机器查看vLLM实例
sudo systemctl status qwen38-tp2-{0,1,2,3}.service
9.2 查看日志
# vLLM实例日志
sudo journalctl -u qwen38-tp2-0.service -f
# OpenResty访问日志
sudo tail -f /var/log/openresty/access.log
# OpenResty错误日志
sudo tail -f /var/log/openresty/error.log
9.3 重启与停止
# 重启单个实例
sudo systemctl restart qwen38-tp2-0.service
# 重启
OpenResty
sudo systemctl restart openresty-qwen.service
# 停止全部服务（机器69）
sudo systemctl stop qwen38-tp2-{0,1,2,3}.service openresty-qwen.service
十、调用示例
10.1 外网调用（推荐，含X-Session-ID）
curl http://xxx.xx.xxx.xxx:2219/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer sk-XXXXXXXXXXXXXXXX" -H "X-Session-ID: your-user-session-id" -d '{"model":"Qwen3.8-27B-W8A8","messages":[{"role":"user","content":"你好"}],"max_tokens":512}'
10.2 内网调用（调试）
curl http://XXX.XXX.XXX.XXX:2219/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer sk-XXXXXXXXXXXXXXXX" -H "X-Session-ID: your-user-session-id" -d '{"model":"Qwen3.8-27B-W8A8","messages":[{"role":"user","content":"你好"}],"max_tokens":512}'
十一、问题记录与修复
| 问题 | 处理结果 | 说明 |
| 容器内npu-smi不可用 | 已修复 | 启动时映射/usr/local/sbin/npu-smi及/usr/local/Ascend/driver驱动库到容器，并开启--privileged |
| MTP=5启动失败(get_arch NULL) | 已修复 | Triton Ascend backend调用npu-smi获取架构信息失败，补充驱动库映射后解决 |
| 亲和力哈希分布不均匀 | 已修复 | CRC32/FNV-1a低位碰撞，改用MD5前8位%X-Session-ID独立路由键 |
| API Key共享导致路由单一 | 已修复 | 引入X-Session-ID与API认证解耦，实现多用户负载均衡 |
| 文件描述符限制警告 | 已修复 | worker_rlimit_nofile 65536配置到全局作用域 |
| OpenResty systemd启动失败 | 已修复 | 端口2219被之前手动启动的OpenResty占用，需先pkill旧进程再启动systemd服务 |
| 外网NAT依赖 | 持续关注 | 与网络管理员确认端口映射持久化 |
| 机器68端口冲突 | 已修复 | 原有minimax-h3占用8000端口，停止并删除旧服务后解决 |
| 机器66容器清理 | 已修复 | 原有8个sd35-npu容器全部停止并删除，释放NPU资源 |
| 机器69 NPU驱动损坏（实例崩溃、npu-smi失效） | 已修复 | 系统重装后改用昇腾官方驱动包全新安装，8卡恢复OK；此前手工复制.ko方案失败（固件加载workqueue不触发、设备节点无法创建），NPU驱动必须整体安装 |
| 服务崩溃停止后不再自动重启 | 已修复 | systemd默认StartLimit触发后停止重启，全部服务单元增加StartLimitIntervalSec=0 |
| 机器69内核自动升级导致驱动失效风险 | 已规避 | 锁定6.8.0-124-generic内核（grub-set-default + apt-mark hold），禁止内核自动升级 |
| 机器69"HBM 91%异常"告警 | 已澄清 | vLLM预分配KV cache常驻，实例运行期空闲HBM约60GB/65536为全集群正常水位（69与68实测一致）；当时真正病根为驱动损坏 |
十二、Benchmark性能测试
12.1 测试环境
测试通过内网入口进行，模型为W8A8量化版本，支持262K上下文长度。测试脚本使用Python + concurrent.futures实现并发压测。
12.2 并发负载（单实例MTP=4）
| 并发数 | Wall-clock(ms) | 说明 |
| 1 | 1,145 | 单请求低延迟 |
| 2 | 6,944 | 两请求可能落入同一后端 |
| 4 | 1,750 | 充分利用4个后端 |
| 8 | 2,312 | 8请求分布在4个后端 |
12.3 顺序吞吐（MTP=4）
| 指标 | 数值 |
| 请求数 | 10（串行） |
| 总耗时 | 13 s |
| 总输出Tokens | 800 |
| 平均RPS | 0.77 |
| 平均TPS | 61.0 tokens/s |
| 单请求均时 | 1.3 s |
12.4 性能结论
MTP=4配置下，顺序吞吐维持在61.0 TPS。并发4时Wall-clock约1.75s，并发8时约2.3s。16后端集群可支持更高并发，建议生产环境根据实际负载分配请求。长上下文（200K+）请求应错峰执行，避免阻塞同实例上的短请求。
十三、MTP=4 vs MTP=5对比
13.1 MTP投机解码原理
MTP（Multi-Token Prediction）是vLLM支持的投机解码方法。其基本思想是：在生成每个Token时，让MTP模块并行预测接下来的N个Token，再用主模型一次性验证。若验证通过，则一次确认N个Token，减少解码步数，提升吞吐。num_speculative_tokens控制每次投机预测数量，需在吞吐提升与reject率之间取得平衡。
13.2 实测对比
| 配置 | 平均吞吐(t/s) | 标准差 | 备注 |
| MTP=3 | 61.0 | ±2.1 | 初始部署配置 |
| MTP=4 | 58.7 | ±2.5 | 当前生产配置 |
| MTP=5 | 58.5 | ±1.8 | 与MTP=4基本持平 |
13.3 结论与建议
| 维度 | MTP=4 | MTP=5 | 结论 |
| 标准生成吞吐(S0) | 58.7 t/s | 58.5 t/s | 基本持平 |
| 流式吞吐(S1) | 60.7 t/s | 56.9 t/s | MTP=4略高 |
| 非流式吞吐(S1) | 62.2 t/s | 60.4 t/s | MTP=4略高 |
| 大输出吞吐(S5) | 53.0 t/s | 46.2 t/s | MTP=4更高 |
| 冒烟TTFT@10K | ~3.13s | ~3.21s | MTP=4略快 |
| 长文TTFT@240K | ~112.7s | ~113.6s | 基本持平 |
| 生产推荐 | 推荐 | 备选 | MTP=4为默认 |
综合冒烟测试、长上下文测试和Token吞吐测试三项基准，MTP=4与MTP=5在绝大多数场景下表现持平或MTP=4略优。大输出场景（S5，5000 max_tokens）MTP=4为53.0 t/s，MTP=5为46.2 t/s，MTP=4优势明显。因此，生产环境统一采用MTP=4作为默认配置。
十四、服务系统化（systemd）
14.1 设计目标
为确保服务在生产环境中7×24稳定运行，将全部vLLM实例和OpenResty反向代理纳入systemd管理：
| 目标 | 实现方式 | 状态 |
| 服务崩溃后自动重启 | systemd Restart=on-failure | 已配置 |
| 机器重启后自动启动 | systemctl enable + WantedBy=multi-user.target | 已配置 |
| 启动顺序控制 | After/Requires依赖关系 | 已配置 |
| 优雅停机 | ExecStop docker stop -t 30 | 已配置 |
| 日志集中管理 | journalctl -u 服务名 | 已配置 |
14.2 systemd服务单元
每台机器创建4个vLLM systemd服务单元，机器69额外创建1个OpenResty服务单元，存放于/etc/systemd/system/：
| 服务名 | 管理对象 | NPU | 端口 | 重启策略 |
| qwen38-tp2-0.service | vLLM实例0 | 0,1 | 8000 | on-failure, 15s间隔 |
| qwen38-tp2-1.service | vLLM实例1 | 2,3 | 8001 | on-failure, 15s间隔 |
| qwen38-tp2-2.service | vLLM实例2 | 4,5 | 8002 | on-failure, 15s间隔 |
| qwen38-tp2-3.service | vLLM实例3 | 6,7 | 8003 | on-failure, 15s间隔 |
| openresty-qwen.service | OpenResty LB | - | 2219 | on-failure, 5s间隔 |
启动顺序：Docker服务 -> 4个vLLM实例 -> OpenResty。OpenResty服务通过After/Wants确保在全部vLLM实例启动后再启动，避免502错误。
14.3 常用运维命令
# 查看全部服务状态
sudo systemctl status qwen38-tp2-{0,1,2,3}.service
# 重启单个实例
sudo systemctl restart qwen38-tp2-0.service
# 停止全部服务
sudo systemctl stop qwen38-tp2-{0,1,2,3}.service
# 查看实例0实时日志
sudo journalctl -u qwen38-tp2-0.service -f
# 查看全部实例最近1小时日志
sudo journalctl -u qwen38-tp2-*.service --since '1 hour ago'
14.4 常见问题：端口占用
现象：systemctl start openresty-qwen.service失败，日志显示bind() to 0.0.0.0:2219 failed (98: Address already in use)。
原因：之前手动执行openresty/nginx启动的进程仍在运行，占用了2219端口。
# 修复步骤
sudo pkill -f "nginx: master process"
sudo fuser -k 2219/tcp 2>/dev/null || true
sudo systemctl start openresty-qwen.service
十五、16实例集群综合评估报告
2026-08-29 20:49-21:04 对 16 实例集群进行全面评估测试（v3 静态池 + 真实 IP 模式），测试入口为 xxx.xx.xxx.xxx:2219。测试包含 M1-M5 五个模块：实例盘点、分发均衡性、会话亲和性、并发扩展性、混合负载与稳定性窗口。
15.1 实例盘点（M1）
使用 160 个不同 Session-ID 采样，通过 X-Upstream-Addr 指纹识别命中实例：
| 指标 | 数值 |
| HTTP 200 | 160/160 |
| 502 错误 | 0 |
| 不同实例数 | 16/16（全部命中） |
| 单实例分布 | 5-24 次/实例 |
15.2 分发均衡性（M2）
使用 300 个不同 Session-ID 顺序采样，验证 MD5 哈希%16 路由的均衡性：
| 指标 | 数值 |
| 成功采样 | 300/300 |
| 不同实例数 | 16 |
| 每实例均值 | 18.8 次 |
| 变异系数 CV | 0.195（<0.2，均衡） |
| 分布范围 | 12-24 次/实例 |
15.3 会话亲和性（M2b）
使用 50 个会话 × 每个会话 3 次并发请求，验证同会话是否固定到同一实例：
| 指标 | 数值 |
| 总请求 | 150/150 成功 |
| 完全粘性（同实例） | 50/50（100%） |
| 请求失败 | 0 |
15.4 并发扩展性（M3）
每档 6 请求 × 300 tokens，测试不同并发路数下的聚合吞吐。16 路并发达 609.5 t/s，较 v2 版（回环地址）提升 29%：
| 并发路数 | 聚合吞吐(t/s) | 单请求p50 | 单请求p95 | 错误 |
| 1 路 | 48.4 | 2.4s | 2.5s | 0 |
| 2 路 | 96.8 | 2.2s | 2.4s | 0 |
| 4 路 | 176.8 | 2.3s | 2.5s | 0 |
| 8 路 | 319.7 | 2.5s | 2.9s | 0 |
| 16 路 | 609.5 | 2.5s | 3.0s | 0 |
关键提升：16 路从 471 升至 609.5 t/s（+29%），原因是 16 个实例全部为真实分布式节点，无回环瓶颈。
15.5 混合负载（M4）
并发执行 1 个大请求（67.5K prompt）+ 4 个小请求（300 tokens），验证大 prefill 是否阻塞小请求：
| 请求类型 | 生成量 | 耗时 | 状态 |
| 大请求 | 67562 tokens | 22.9s | 正常 |
| 小请求1 | 117 tokens | 2.5s | 正常 |
| 小请求2 | 111 tokens | 2.1s | 正常 |
| 小请求3 | 128 tokens | 2.1s | 正常 |
| 小请求4 | 122 tokens | 2.7s | 正常 |
小请求平均耗时 2.3s（基线 ~2s），阻塞系数约 1.15x。大 prefill 被隔离到固定实例，小请求延迟基本不受影响。
15.6 稳定性窗口（M5）
300s 持续压测，每 30s 窗口 20 个请求，全程零错误：
| 窗口 | 聚合吞吐(t/s) | p50 | p99 | 错误 |
| 窗口1 | 769.1 | 2.68s | 3.08s | 0 |
| 窗口2 | 611.0 | 3.02s | 4.02s | 0 |
| 窗口3 | 688.0 | 2.76s | 3.53s | 0 |
| 窗口4 | 801.4 | 2.63s | 3.06s | 0 |
| 窗口5 | 703.4 | 2.78s | 3.36s | 0 |
| 窗口6 | 737.5 | 2.54s | 3.27s | 0 |
| 窗口7 | 357.8 | 2.87s | 6.75s | 0 |
| 窗口8 | 771.3 | 2.68s | 3.18s | 0 |
| 窗口9 | 762.4 | 2.72s | 3.21s | 0 |
| 窗口10 | 668.2 | 2.82s | 3.63s | 0 |
窗口 7 降至 357.8 t/s（受外部流量瞬时干扰），其余窗口稳定在 600-800 t/s。全程零错误，p50 稳定在 2.5-3.0s。
15.7 关键发现与建议
| # | 发现 | 严重度 |
| 1 | 回环地址已全部替换为真实 IP（.69 新增） | 架构正确 |
| 2 | 16 路并发达 609.5 t/s（+29% vs v2） | 全面分布式收益 |
| 3 | 会话亲和 100%，分发均衡 CV 0.195 | 哈希路由生效 |
| 4 | 大预填充不阻塞小请求（阻塞系数 ~1.15x） | 天然隔离 |
| 5 | 5 分钟持续压测 0 错误 | 长期可靠 |
使用建议：
- 始终携带 X-Session-ID 确保同会话命中同实例，复用 prefix cache；
- 长上下文可安全混跑，物理隔离使小请求几乎不受大 prefill 影响；
- 高并发场景放心使用，16 路 609.5 t/s，p95 < 3.1s。
十六、集群架构调整与机器69故障恢复
2026-09-04，集群完成两项重要变更：统一入口（OpenResty负载均衡）由机器69迁移至机器66；此前因NPU驱动故障撤出的机器69完成系统重装与驱动重建，重新加入集群。全集群恢复4台×8卡、16后端的满编运行状态，统一入口为 xxx.xx.xxx.xxxx:2216。
16.1 统一入口迁移（机器69 → 机器66）
机器69原本同时承担负载均衡器与推理节点双重角色，故障域耦合：LB所在机器异常将导致整个集群对外失联。为此将OpenResty迁移至机器66，迁移期间机器66/67/68以12后端过渡运行，待机器69恢复后切回16后端。
| 迁移项 | 内容 |
| 负载均衡节点 | 机器69 → 机器66（nginx master 常驻进程，配置热重载） |
| 监听端口/公网入口 | 2219 → 2216（xxx.xx.xxx.xxxx:2216，NAT映射至机器66） |
| 路由算法 | MD5前8位十六进制取模 → Lua整数哈希(hash×31+字节)%16，粘性等价、计算更轻 |
| 后端健康检查 | 新增 max_fails=3 fail_timeout=30s，后端故障自动摘除与恢复 |
| 文件描述符上限 | worker_rlimit_nofile 65535（消除1024上限告警） |
| 配置回滚 | 旧配置备份为 nginx.conf.bak-12backend，可随时回滚 |
迁移后先以12后端压测验证通过，机器69恢复后再更新为16后端（见16.5）。
16.2 机器69故障与系统重装
2026-09-03，机器69出现NPU驱动级故障：vLLM实例崩溃、HBM占用异常、npu-smi失效，随即撤出集群。为彻底根治，决定对机器69重装系统：Ubuntu 24.04.3 LTS，内核锁定6.8.0-124-generic（与集群其他机器及驱动版本保持一致）。
内核锁定方式：GRUB_DEFAULT=saved 并 grub-set-default 固定启动项，对 linux-image/linux-headers-6.8.0-124-generic 执行 apt-mark hold，防止内核自动升级导致驱动再次失效。该限制为长期约束，机器69上禁止执行内核升级。
16.3 驱动恢复：从手工复制失败到官方驱动安装
方案一（失败）：从机器68手工复制驱动——41个内核.ko模块、完整驱动目录（含115MB设备固件）、用户态库、udev规则与配置文件。模块可正常加载，8张卡PCI probe均打印 enabling device，但关键的 devdrv_load_finish（固件加载完成事件）始终不出现，/dev/davinci0-7 设备节点无法创建，npu-smi 报 dcmi module initialize failed (ret=-8005)。
排查过程排除了三类假设：启动参数差异（与机器68逐字对比一致）、PCIe BAR资源分配（Region 0/2/4与68完全一致，Above 4G解码正常）、固件文件损坏（两端md5一致）。根因判断：NPU驱动初始化依赖内核模块、设备固件、用户态安全校验链（CRL）与设备启动初始化脚本的完整组合，跨机手工复制无法完整复现安装器行为。
方案二（成功）：改用昇腾官方驱动安装包在机器69全新安装。安装完成后 npu-smi 26.0.rc1 正常识别8卡910B4-1，健康状态全部OK，空载HBM 3.2GB/65536，与机器68完全一致。
关键教训：NPU驱动必须整体安装，不可跨机手工复制.ko；系统重装后应优先使用官方安装包，可节省数小时的内核级排查。
16.4 机器69环境重建
| 重建项 | 说明 |
| Docker | apt 安装 docker.io（29.1.3），systemd常驻并加入docker用户组 |
| 数据盘 | /data 为2×1.8T NVMe RAID0（XFS 3.6T），重装后自动挂载，原有数据完好 |
| 模型 | 从机器68 rsync 内网传输30GB（约115MB/s耗时5分钟），两端 du -sh 核对一致 |
| 镜像 | docker pull quay.io/ascend/vllm-ascend:qwen3.8-a2 |
| SSH免密 | 修复 known_hosts 主机密钥变更（重装后密钥轮换），配置68↔69双向免密 |
| 服务文件 | 从机器68复制 qwen38-tp2-0~3.service（含 StartLimitIntervalSec=0 修复版） |
| 实例启动 | 4实例全部启动成功，带API Key验证 /v1/models 均返回200 |
注意：机器69曾长期带故障运行，回切生产流量前先进行单机小并发压测与HBM盯梢，确认稳定后再切入。
16.5 16后端切换与全面验证
机器69的4个实例就绪后，机器66的 nginx.conf 从12后端更新为16后端：新增 10.255.254.69:8000-8003 四个upstream，Lua路由取模从%12改为%16，健康检查参数与既有后端保持一致。nginx -t 通过后热重载。
| 验证项 | 方法 | 结果 |
| 健康检查 | curl http://localhost:2216/health | 返回 {"status":"ok","backends":16} |
| 分发覆盖 | 16个不同X-Session-ID抽样 | 4台机器全部命中，69确认在池 |
| 会话粘性 | 同一session连续3次请求 | 三次均落同一后端（100%粘性） |
| 推理冒烟 | 经LB的 /v1/chat/completions | 正常返回 |
| 全集群压测 | 64并发经LB持续压测 | 全程HTTP 200，零错误 |
| 69负载水平 | npu-smi 盯梢AICore | 69-81%，与66/67/68齐平 |
| 稳定性 | 实例运行时长核对 | 压测全程零重启 |
| HBM水位 | 69与68对比 / 65536 | 均约60GB，水位完全一致 |
历史澄清：此前记录的机器69"HBM 91%异常"实为误判——vLLM启动时预分配KV cache池并常驻，实例运行期间空闲HBM约60GB/65536是全集群（66/67/68/69）的正常水位。机器69当时的真正故障是驱动损坏，与HBM无关。
16.6 配置参数变更汇总
| 配置项 | 变更前（2026-08-29） | 变更后（2026-09-04） |
| 负载均衡节点 | 机器69 | 机器66 |
| 监听端口/公网入口 | 2219 / xxx.xx.xxx.xxx:2219 | 2216 / xxx.xx.xxx.xxxx:2216 |
| 路由算法 | MD5前8位十六进制取模%16 | Lua整数哈希(hash×31+字节)%16 |
| 后端健康检查 | 无 | max_fails=3 fail_timeout=30s |
| MTP投机解码 | num_speculative_tokens=4 | num_speculative_tokens=3 |
| 单实例并发上限 | --max-num-seqs 32 | --max-num-seqs 4（以现行服务文件为准） |
| 崩溃重启策略 | Restart=on-failure | Restart=always + StartLimitIntervalSec=0 |
| worker_rlimit_nofile | 65536 | 65535 |
| 机器69内核 | 未锁定 | 锁定6.8.0-124-generic（apt hold，禁止升级） |
截至2026-09-04，集群以16后端满编稳定运行，统一入口 xxx.xx.xxx.xxxx:2216，API密钥认证、X-Session-ID会话粘性路由与后端健康检查均生效。
十七、集群架构调整：16×TP2 → 8×TP4
2026-09-09，集群由16实例×2卡（TP2）架构调整为8实例×4卡（TP4）架构，在保持262K上下文不变的前提下将单实例KV cache提升2.46倍，并恢复MTP=3投机解码、开启prefix caching。调整当日完成并全量验证通过，统一入口 xxx.xx.xxx.xxxx:2216、API Key认证与X-Session-ID会话粘性路由机制均保持不变。
17.1 调整背景与目标
2026-09-03至09-07期间，多台机器陆续出现vLLM实例崩溃重启（systemd累计NRestarts 1~3次）。崩溃特征为EngineCore进程静音死亡：无Python traceback、无OOM记录、内核日志零异常，docker日志止于Parent process exited, terminating worker queues。触发画像为：大prompt万级tokens/s的高并发prefill，以及多模态内容请求完成后1秒内。
排查过程中排除了MTP假设：去除MTP参数后崩溃仍然复现，真凶未最终定位，疑似与大prompt及多模态prefill触发有关。基于排查结论，确定以下调整目标：(1) 每实例卡数2→4，放大KV cache以增强长文并发下的稳定性余量；(2) 恢复MTP=3提升生成吞吐；(3) 开启prefix caching，削减重复长prompt的计算开销；(4) 保留一台带ACL日志黑匣子的实例，用于崩溃复发时的驱动层取证。
17.2 新架构与服务配置
| 配置项 | 16×TP2（改造前） | 8×TP4（改造后） |
| 实例数/每实例卡数 | 16实例 × 2卡 | 8实例 × 4卡 |
| 每卡KV cache | 37.59 GiB | 46.20 GiB（单实例184.8 GiB，×2.46） |
| 单实例并发上限 | max-num-seqs 4 | max-num-seqs 4（不变） |
| 上下文长度 | 262,144 | 262,144（不变） |
| MTP投机解码 | 排查期已移除 | num_speculative_tokens=3（恢复） |
| Prefix caching | 关闭 | 开启（--enable-prefix-caching） |
| 实例端口分配 | 8000-8003（每机4个） | 8000/8001（8000=NPU0-3，8001=NPU4-7） |
| LB路由哈希 | Lua整数哈希 %16 | Lua整数哈希 %8（session 0-7 全覆盖） |
其余关键参数与改造前保持一致：--max-model-len 262144、--max-num-batched-tokens 4096、--disable-custom-all-reduce、--distributed-executor-backend mp、--reasoning-parser qwen3、--enable-auto-tool-choice、--tool-call-parser qwen3_coder、--block-size 16、--trust-remote-code、--dtype bfloat16。镜像沿用 quay.io/ascend/vllm-ascend:qwen3.8-a2，模型 /models/Qwen3.8-27B-W8A8，API Key sk-qwen-27b-lb-2026。
17.3 KV cache 规模对比
图17-1 KV cache 规模对比（37.6→46.2 GiB/卡，单实例×2.46）
改造后每卡KV cache由37.59 GiB增至46.20 GiB，单实例由75.2 GiB增至184.8 GiB。8个实例合计约1.48 TiB KV cache，可支撑更多262K长上下文请求同时在槽，直接缓解排查期观察到的长prompt高并发压力。
17.4 实施与验证
实施按三步推进并逐步回执确认：(1) 机器66的OpenResty配置由16上游精确改写为8上游（移除10.255.254.67/68/69的8002、8003共6个upstream，Lua路由取模%16→%8），nginx -t通过后热重载，/health返回backends:8；(2) 四台机器统一创建 qwen38-tp4-0/1 服务单元并切换（tp2停用+禁用，tp4启动），配置经rsync分发后逐台核对 tensor-parallel-size 4；(3) 四台并行完成端口健康、引擎配置、KV cache规模、路由覆盖、会话粘性与推理冒烟验证。
| 验证项 | 方法 | 结果 |
| 实例配置 | journalctl 引擎启动日志 | tensor_parallel_size=4、prefix caching、MTP=3 全部确认 |
| KV cache规模 | worker.py Available KV cache | 46.20 GiB/卡，8实例一致 |
| 端口健康 | 带API Key访问 /v1/models | 4台×8000/8001 共8端口全部200 |
| LB健康 | curl http://localhost:2216/health | 返回 {"status":"ok","backends":8} |
| 路由覆盖 | 8个X-Session-ID抽样 | 8后端各命中一次 |
| 会话粘性 | 同session连续3次请求 | 三次均落同一后端（100%粘性） |
| 推理冒烟 | 经LB的 /v1/chat/completions | 正常生成，fingerprint确认TP4 |
| 监控适配 | 监控Automation实测探测 | 8/8健康，重启基线归零 |
结论：8×TP4架构全量验证通过。原16×TP2服务文件保留于各机（disabled状态），可随时回切；nginx配置备份为 nginx.conf.bak16。
17.5 监控适配与崩溃取证黑匣子
看板GPU集群健康监控Widget由16后端适配为8后端：探测session由16字符（ord%16）改为0-7八个字符（ord%8全覆盖），页面标题与每机实例数显示（n/4→n/2）同步更新；重启检测逻辑不变（跨轮询对比各后端/metrics的process_start_time_seconds，跳变判重启），适配后实测探测8/8健康、累计重启归零。
取证黑匣子：机器69的tp4-1实例挂载ACL日志卷（-v /data/ascend_log/tp4-1:/root/ascend/log），开启驱动debug日志（ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL=0）与请求日志（--enable-log-requests），日志写入已经find核实（debug/run/atb目录及vllm_ascend插件日志均在写，属root需sudo读取）。崩溃复发时取证命令：
sudo grep -hiE "ERROR|FATAL|abort|terminate" /data/ascend_log/tp4-1/debug/*.log | tail -40
sudo journalctl -u qwen38-tp4-1 --since "-30 min" | grep -E "Received request|prompt_tokens" | tail
十八、性能实测
2026-09-09 对8×TP4集群进行两档并发压测（16并发与32并发打满），采用vLLM /metrics计数器差值法：压测前后各读取一次 prompt_tokens_total / generation_tokens_total 等计数器取差值，经统一入口的X-Session-ID哈希定向路由将请求均匀分散到8个后端（/metrics经session锁后端，8个session求和得集群总量）。负载为短问答（prompt<100 token，max_tokens=200），思考型模型输出偏重，平均约124 token/请求。
18.1 测试方法
并发设计：16并发（每实例2槽）与32并发（session cap-1..32，每实例4槽打满max-num-seqs=4）两档，每档持续约3分钟。测量窗口内集群另有少量背景业务流量叠加（两次读数间隔17分钟，集群累计输入token自行上涨约75万），故32并发档的输入吞吐为压测与业务的叠加值，真实纯压测上限略低，量级可信。
18.2 16并发与32并发对比
| 指标 | 16并发（2/实例） | 32并发（4/实例打满） |
| 生成吞吐 Decode | ≈9,300 TPM | 13,776 TPM（+48%） |
| 请求速率 RPM | ≈75 | 111 |
| 输入吞吐 Prefill | 未单独测量 | 243,012 TPM（含背景流量） |
| 单流解码速度 | ≈15 token/s | ≈7 token/s |
| 集群并发上限 | 16路 | 32路（每实例4槽） |
图18-1 16/32并发两档性能对比
32并发打满后生成吞吐由约9,300 TPM提升至13,776 TPM（+48%），RPM由约75提升至111。每实例4并发（max-num-seqs=4）即当前配置的吞吐上限，该值为262K上下文的取舍结果。
18.3 吞吐结构
图18-2 集群吞吐结构（输入:输出≈47:1）
32并发下实测输入吞吐243,012 TPM、生成13,776 TPM，输入:输出约47:1，与集群开机至今的业务画像一致（累计输入2,960万token、输出63万token）。本架构的设计甜区即为长文输入业务：prefix caching开启后，重复长prompt不再重复计算，实际消耗的算力远低于表观输入吞吐。
18.4 集群标称能力
标称值（32并发饱和、262K上下文、MTP=3 + prefix caching）：输入吞吐≥200,000 TPM；生成吞吐约14,000 TPM；短请求（prompt<100、输出约200 token）约110 RPM；并发上限32路（每实例4槽）。长请求（10万+ token输入）受prefill限速，RPM降至10~30。生成侧为瓶颈：单流约7 token/s，若业务需要更高单流速度，可降低并发数换取单流吞吐。
报告结束
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