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）。
📊 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）
🔍 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。
🚀 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 |
🧪 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：
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。
✅ 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？
