20250514

根据你提供的 `nvidia-smi` 截图，我们来结合实际分析一下为什么虽然 GPU 使用率是 100%，但是功耗没有跑满（都在 245–250W 左右，而非接近 400W）。

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## 📊 一、截图信息解析

### **1. GPU 利用率**

* 四张 RTX 4090 全部显示 GPU-Util 是 **100%**
* 表示 CUDA 核心被完全调度，没有空闲

### **2. 功耗（Power Usage）**

* GPU 0–3 功耗分别是：245W、248W、250W、250W
* 距离 400W 的功耗上限还有明显余量

### **3. 显存使用**

* 除了 GPU 3（4.2 GB），其余三个 GPU 显存使用都在 **43–44GB**，几乎满载（容量为 49.1GB）

### **4. 进程信息**

| GPU   | PID    | 使用程序路径               | 显存占用      |
| ----- | ------ | -------------------- | --------- |
| 0     | 12221  | vllm\_new/bin/python | 42958 MiB |
| 0     | 141566 | python               | 480 MiB   |
| 1     | 6722   | vllm\_new/bin/python | 43081 MiB |
| 1/2/3 | 141566 | python（重复）           | 480 MiB   |
| 2     | 14034  | vllm\_new/bin/python | 43058 MiB |
| 3     | 141566 | python               | 3728 MiB  |

* 显然主进程是使用了 `vllm_new` 的 Python 程序，说明你应该是在运行 **vLLM 分布式推理服务**
* PID 141566 可能是一个常驻后台的辅助 Python 进程（如监控、日志）

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## 🔍 二、为什么“100% GPU利用率 ≠ 功耗满载”？

以下结合你的应用特点解释：

### 1. **vLLM 是轻量推理任务，非训练**

* vLLM 专注于高吞吐推理，很多情况下是 batch 推理，虽然 CUDA 核心繁忙（==100%），但可能不涉及大规模矩阵乘法等重运算，不足以拉高功耗。

### 2. **Memory-bound 或 IO-bound**

* 当前工作负载可能受限于显存访问速度或 CPU-GPU 数据传输速率。
* 尽管有活跃 CUDA 操作，但不是 FP16/FP32 大计算，因此能耗偏低。

### 3. **未充分使用 Tensor Core**

* RTX 4090 中最能耗高、计算密集的部分是 Tensor Core（用于 FP16/BF16 等矩阵计算）
* 如果 workload 没有使用这些类型，功耗不会拉高

### 4. **vLLM 线程调度并非 GPU 极限利用**

* vLLM 出于延迟优化，会控制每次推理的 batch size、token 数，避免导致延迟变高，因此“看似满载”但不一定让 GPU 真正达到极限功耗。

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## 🚀 三、如何把功率跑满（建议）

| 方法                  | 原因                             | 操作建议                                               |
| ------------------- | ------------------------------ | -------------------------------------------------- |
| 增加 batch size       | 增加每轮计算负载                       | 配置 vLLM 时设定 `max_num_seqs` 更大                      |
| 开启混合精度              | 使用 FP16 会触发 Tensor Core        | 启动模型时设置 `--dtype float16` 或 `--dtype bfloat16`     |
| 人工压力测试              | 运行 FP16 大模型或矩阵计算               | 使用 `transformers` 或自写矩阵运算脚本                        |
| 使用 profiling 工具分析瓶颈 | 明确是 IO、memory 还是 compute-bound | 用 `nsight systems`、`nvprof`、`nvidia-smi dmon` 工具分析 |

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## 🧪 示例代码：压力测试你的 GPU

可以运行以下 PyTorch 脚本看看能否跑满 400W 功耗：

```python
import torch
a = torch.randn((8192, 8192), dtype=torch.float16, device='cuda')
b = torch.randn((8192, 8192), dtype=torch.float16, device='cuda')

for _ in range(1000):
    c = torch.matmul(a, b)
```

运行时打开 `watch -n 1 nvidia-smi` 观察功耗变化。

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## ✅ 总结

你当前的功耗并不低，已经是 vLLM 推理场景中常见的表现。要拉满 400W 功耗，**必须增加计算密度（如 FP16 大矩阵计算）**。建议先确认你的 workload 是否真的需要“跑满功耗”，还是追求吞吐 / 延迟优先。如果你有更详细的 workload 设置，我也可以帮你逐项诊断性能瓶颈。

是否需要我为你写一个专门的 GPU profiler 工具用于分析当前任务的瓶颈？