2025年初，DeepSeek-V3與DeepSeek-R1推理模型的開源引爆了AI社區，這兩款產品作為通用千億級模型與專用推理優化模型，為全球AI技術生態帶來重大變革，不僅展示了中國AGI技術的突破性進展，而且開源模型發展帶來部署成本的極速下降，為定制化AGI服務，推理本地化部署，帶來發展機遇，也掀起了新的一輪智算基礎設施建設浪潮。

與按Token生成數量計費的AI云服務模式不同，出于數據安全的考慮，很多用戶選擇采用本地化部署推理集群的方式將AI能力集成到當前業務流中。由于整個推理應用的業務鏈條非常長，本地化部署需要綜合考慮如下各個方面與需求的匹配度：

硬件與基礎設施規劃：包括GPU與專用芯片選型、網絡架構優化與隔離、存儲方案評估

模型優化與部署策略：包括量化壓縮等推理加速技術選型、資源動態調度技術等

安全與合規性：需要綜合考慮數據使用的便捷性與合規要求

高可用與容災設計：包括故障自愈方案、數據備份等

成本控制：根據業務使用模式合理制定需求規格，嚴控成本

為了更好地服務客戶完成本地化推理集群的選型與部署工作，近期中科馭數作為國內AI網絡的頭部DPU芯片產品供應商，從網絡選型對推理集群性能影響的角度出發，設計與執行了一系列實驗并收集了翔實的一手材料數據。

本實驗環境共采用了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B未量化版本作為基礎模型，基于vLLM搭建了推理集群，并采用evalscope對推理效果完成了評估。本次時延共使用了兩臺雙GPU服務器，服務器基本配置如下：

首先，我們關注采用TCP方式作為底層推理網絡基礎時，進行了如下測試：

當采用2TP+2PP的模型切割方式時，獲得了如下基礎數據：

隨后切換到4TP+1PP模型切割模式，加大了不同節點間的矩陣數據交換需求，得到如下數據:

為了更好的體現測試數據的公平性，本測試隨后選擇行業領導企業的成熟網卡產品進行了實驗，得出了基本一致的數據測試結果。并且在TCP模式下，中科馭數FlexFlow-2200T設備基本達到了與國際一線廠商相同的能力水平。

隨后，本實驗將底層基礎網絡技術切換為RDMA網絡，進行了測試驗證并收集到如下數據：

通過對比可以得知在模型進行良好切分設計的情況下，RDMA網絡并未能提升整體推理性能，但是在節點間需要傳遞張量數據的情況下，RDMA網絡可大幅提升模型推理性能，同時在大并發規模時，能夠更好的保持推理集群的服務穩定性。

通過一系列的實驗結果，我們可以得出如下結論：

一、良好的模型切分設計可以大幅提升模型性能，此時無需引入復雜的RDMA網絡運維，即可獲得最佳的推理性能體驗，從而獲得最高的投入產出比。

二、在單臺服務器GPU算力受限，不得不在節點間進行張量切分時，可以使用RDMA網絡保證推理模型的服務性能與穩定性。但是引入RDMA帶來性能提升的同時，成本的提升比例也是一致的。大家可以按照實際應用場景，考慮多方因素后綜合選擇。

中科馭數的作為國內全品種網卡的研發企業，基于全自研、國產芯片K2-Pro打造的FlexFlow-2200T網卡，可以承擔智算大模型的網絡底座，為您的智算模型增加一顆“中國芯”。

審核編輯 黃宇