算力上限和带宽瓶颈这两个词，最近在 AI Infra 的讨论里出现的频率非常高。我刚接触大模型推理加速时，最大的困惑不是“怎么调参数”，而是连一个基本问题都答不上来：这块 GPU 到底能榨出多少 token？为什么看着算力有几百 TFLOPS，跑起 7B 模型却常常只有一两百 token/s，差距大到让人怀疑表格写错了。

后来我把注意力从“参数调优”转回“量化估算”，发现只要用三个公式，就能把大模型的推理上限、带宽瓶颈和并发饱和点算得明明白白。这篇文章想把这套方法分享出来，顺便结合我最近在看的 nano-vllm 这类教学项目，做一个从公式到实测的对照思路。适合刚开始做模型部署、搞推理服务选型，或正在排查 GPU 利用率不高的同学。

1. 先搞清楚算力上限：模型参数和 FLOPs 之间的关系

1.1 理论峰值和实际可用算力之间，隔了一个“每 token 成本”

看 GPU 规格表的时候，H100、A100 的 TFLOPS 数字都很吓人，但那是跑矩阵乘法的峰值，还是靠 fp16/fp8 才能摸到的理论值。真正的大模型推理，每个 token 要经过一层又一层 Transformer，每层都要对权重矩阵做矩阵乘法，这个计算量可以直接和模型参数量挂钩。

业界一个很常用的近似：Transformer 推理每生成一个 token，前向传播的 FLOPs 约为参数总量的 2 倍。也就是：

FLOPs_per_token ≈ 2 × P

P 是模型参数量。为什么是 2 而不是 3 或者 6？训练一个 token 大概需要 6P FLOPs，因为要算前向、反向还有参数更新；推理只做前向，每个参数大概对应一次乘加操作，一次乘法一次加法就是 2 FLOPs。LayerNorm、激活函数、attention 这些也会消耗一点算力，但在整体比重里很小，入门阶段先忽略，误差通常在 10% 以内。

有了这个漏斗，第一个公式就出来了。

1.2 公式一：GPU 上单流解码的“算力天花板”

T_compute = F / (2 × P)

F 是 GPU 的可用浮点算力，单位 FLOPs/s；P 是模型参数量；T_compute 就是假设完全受算力约束时，每秒最多能解码的 token 数。

拿一张 A100 80GB 来算笔账。A100 在 FP16/BF16 下大概有 312 TFLOPS，也就是 312 × 10^12 FLOPs/s。模型用 7B 参数，那么：

• FLOPs_per_token = 2 × 7 × 10^9 = 14 × 10^9
• T_compute = 312 × 10^12 / 14 × 10^9 ≈ 22285 token/s

两万多的 token/s，看起来很夸张。但真去跑一个单请求，实际根本到不了这个数，甚至差两个数量级。问题不在于算力不够，而在于推理过程中还有一个比算力更先卡住你的东西：显存带宽。

2. 真正的拦路虎：HBM 带宽瓶颈

2.1 权重在显存里躺着，每个 token 都要重新“背”一遍

Transformer 推理和传统 DL 推理最大的区别是自回归：生成了上一个 token，才能算下一个 token。每生成一个 token，都要把权重从显存里完整读一遍。权重不能一直放在 GPU 的 SRAM 里，因为 SRAM 只有几十 MB，模型权重有几十 GB，必须放在 HBM 里反复读取。

这个“反复读取”就是带宽瓶颈的来源。GPU 的理论算力再高，如果数据从 HBM 到计算单元的速度跟不上，核心就只能干等。

公式二写出来非常直白：

T_bandwidth = HBM_BW / (P × bytes_per_param)

P × bytes_per_param 就是模型权重在显存里的字节数。FP16/BF16 下每个参数占 2 字节，FP8 占 1 字节，INT8 也是 1 字节。

回到刚才的例子。A100 80GB 的 HBM 带宽大约在 2TB/s 这个量级。7B 模型如果按 FP16 部署，权重占 14GB：

• T_bandwidth = 2000 × 10^9 / (7 × 10^9 × 2) ≈ 142 token/s

你没看错，单 Token 解码的带宽上限就是一百多 token/s。这和很多人在 A100 上跑 7B 模型测到的单请求性能几乎一致。此时 GPU 算力虽然还有两万 token/s 的潜力，但权重搬运速度只允许它每秒处理一百多个 token。

这也解释了一个部署中很常见的现象：把模型从 FP16 换成 INT8 后，吞吐能接近翻倍。因为每个参数从 2 字节变成 1 字节，HBM 需要搬运的数据少了一半，带宽瓶颈自然宽了一倍。所以做推理优化，不要一上来就盯着 kernel 调优，先看看你用的精度合不合理。

2.2 KV Cache 也要吃带宽：长上下文下不能忽略

权重是第一个带宽大户，KV Cache 是第二个。生成 token 时，Key 和 Value 向量要不断写入显存，下一轮计算还要把它们读出来参与 attention。KV Cache 的大小和网络结构强相关。

简化来看，单条序列每个 token 占用的 KV Cache 字节数大约是：

KV_bytes_per_token = 2 × L × kv_heads × head_dim × dtype_size

其中 L 是层数。举个例子，一个近似 LLaMA 风格的 7B 模型，32 层、hidden size 4096、32 个 KV head、每个 head 的维度是 128，那么：

• 每个 token 的 KV = 2 × 32 × 32 × 128 × 2 = 512KB

这个数字细想很吓人。2048 token 的上下文，KV Cache 就要 1GB。要是并发处理几十条长序列，KV Cache 会把显存吃得非常快。这也是为什么 vLLM 要专门做 PagedAttention 和 KV Cache 管理，而不是让每个请求随便分配一整块连续显存。

KV Cache 对带宽的影响在单请求场景下不明显，因为 512KB 和 14GB 权重比起来实在太小；但当 batch 很大、上下文很长时，KV Cache 的总读写量会逐渐追上来，甚至成为新的瓶颈。后面算并发临界点的时候，也要把这一项纳入考虑。

2.3 把两个公式放一起：A100 跑 7B 的真实基调

对比一下两个上限：

• 算力上限：约 22285 token/s
• 带宽上限：约 142 token/s

两者差了 150 倍。单请求解码的瓶颈几乎由带宽决定，测出来快接近 142 token/s 就是很健康的状态。如果连这个数都差得远，那问题不在模型或框架，而在服务链路、kernel 启动开销、batch 策略这些工程细节。

不过这里有个容易误导人的点：T_bandwidth 是单 Token 流上的极限。真实推理服务不会只服务一个用户，GPU 同时处理很多请求时，算力上限会重新变成主角。

3. 第三个公式：要填满 GPU 算力，到底需要多少并发

3.1 从“带宽受限”切到“算力受限”的临界批量

decode 阶段每个 step，服务端要处理一批 token，每个 token 都要做一次完整的权重矩阵乘。假设 batch size 是 B，那么这一步的总计算量是 B × 2P；而权重读取量只有一份 P × bytes_per_param，因为多个请求共用同一份权重，HBM 只需要把权重搬运一次，但计算单元要针对每个请求都用一次。

所以随着 batch 变大，计算时间线性增长，内存搬运时间却基本不变。总不至于永远被带宽卡住，总有某个 batch size 让计算时间大于内存搬运时间。让两者相等时的批量大小，就是临界点：

B* = (F × bytes_per_param) / HBM_BW

这个公式很有意思：它等于 GPU 的“算术强度”乘以字节大小，是硬件本身的性质，和模型参数量的关系反而不大。同一个 GPU 上，7B 和 70B 模型的临界批量基本相同，因为计算量和搬运量都随参数量同步增长。KV Cache 会在 batch 很大时改变这个结论，但作为一阶估算够用。

拿 A100 80GB 继续算。F = 312 × 10^12，BW = 2000 × 10^9，FP16 下 bytes_per_param = 2：

B* = 312e12 × 2 / 2000e9 ≈ 312

也就是说，大概 312 路并发请求同时 decode 时，计算时间和权重搬运时间才打平；在此之前，GPU 的算力是闲置的。这也解释了为什么推理服务必须做 continuous batching 而不是简单地并发几个线程：十几路请求的并发下，GPU 依然在等显存，根本触不到算力天花板。

3.2 把 KV Cache 加进临界批量，结论会怎么变

上面的 B* 只考虑了权重。如果把 KV Cache 的读写算进去，decode 阶段每 step 的内存搬运量大致是：

Mem_per_step = P × bytes_per_param + B × KV_bytes_per_token × 2

乘以 2 是因为每个 token 的 KV 要先读旧值，再写新值。带入临界条件：

B*_kv = (F × bytes_per_param) / (HBM_BW - B × KV_bytes_per_token × 2 / 时间步)

实际计算不用这么绕，更简单的方法是把 KV 读写量当成附加项，直接加在内存时间上迭代估算。用上面那个 512KB/token 的例子，300 路并发时 KV Cache 读写量大约 300MB，和 14GB 权重比还差得远，所以不会显著改变 312 这个量级。但如果你跑的是 70B 模型、长上下文、4096 并发，KV 读写就可能变成和权重等量级的存在。

3.3 用 nano-vllm 观察“并发如何吃掉空闲算力”

公式算到这里，下一步自然是动手验证。我最近在看 nano-vllm 这类专为学习而做的项目，它把 vLLM 里的核心机制抽出来做成最小实现，包括 PagedAttention、continuous batching、KV Cache 管理这些，代码量比 vLLM 本体小得多，特别适合对着源码看关键功能。

在 nano-vllm 里做验证，可以朴素一些：先用 7B 模型跑单请求，记录 decode 的 token/s，应该接近 T_bandwidth；然后逐渐增加模拟并发序列，观察总吞吐曲线。你会发现：

• 并发从 1 加到 32，总吞吐缓慢上升，但单路 token/s 明显下降
• 并发继续加到 200~300，总吞吐开始逼近 T_compute 的某一个百分比
• 超过一定并发后，KV Cache 显存先不够用，总吞吐不再线性增长

这个过程比看任何论文都直观。nano-vllm 这样的项目适合把公式里每个变量和代码里的每个数据结构对上号，比如 block table 对应 KV Cache 的分页管理，continuous batching 对应调度器里的队列状态。

4. 实操中怎么用这三个公式做容量预估和压测对照

4.1 一张表快速算清典型模型部署

把公式换算到常见模型规模上，可以产出一张非常实用的估算表。前提都按 A100 80GB、FP16/BF16 精度、带宽 2TB/s、算力 312TFLOPS 来算。7B 模型权重约 14GB，13B 约 26GB，70B 约 140GB，后面两个在大 Batch 下还要考虑张量并行。

注意 70B 那一行有个新手容易搞错的地方。用张量并行把 140GB 权重切到 8 张卡上时，每张卡只读 1/8 的权重，但每张卡也只用 1/8 的带宽口径，所以单序列的 token/s 不会因为多卡而变成 8 倍。真正被多卡并行放大的是显存容量，让 70B 模型能跑起来。

4.2 压测前先做的几个动作

• 第一步：确认模型精度和参数。用model.get_memory_footprint()这类接口直接看权重的实际显存占用，别用手算的参数猜。
• 第二步：确认 GPU 的 HBM 带宽。不同型号差异很大，A100 约 1.9~2.0TB/s，H100 约 3.35TB/s，消费级卡更小，不能拿旗舰规格乱套。
• 第三步：把公式算出来的数字写进压测预期里。比如 7B FP16 跑 A100，单请求 decode 低于 120 token/s，先查服务本身，别怀疑 GPU 不行。

实测中很难看到纯带宽极限，因为每次 kernel 启动、CUDA graph 捕获、调度器切换都会有开销。常规的经验是：能把理论 T_bandwidth 的 70%~90% 跑出来，已经很好了；跑到 90% 以上，基本可以认为链路优化到位。

4.3 利用 CUDA 工具验证瓶颈位置

如果压测结果和公式差很多，用 nsight compute 抓一下 kernel 就很清楚了。关注两个指标：

• SM 利用率：如果很低，但 Memory Throughput 接近 100%，说明是明显的带宽受限，继续增大 batch 或降低精度才有收益。
• SM 利用率很高，但吞吐没有明显增长：说明已经接近算力上限，该考虑换更小模型或量化方案。

我在 nano-vllm 这类项目里常用的方式是先写一个只测 GEMV 的小 kernel，单独看看权重读取能达到多少 GB/s。用这个数字代替理论带宽，公式会贴合现实得多。很多时候瓶颈不是 HBM 本身，而是 kernel 没有把数据搬到位，比如未对齐访问、小的 tile size、过多的 launch overhead。

5. 常见问题与排查技巧实录

5.1 为什么压测值比公式低很多

这是问得最多的场景。先说结论：公式算的是理想上限，不是现实目标。如果你压测单请求 decode 只有 60 token/s，而公式给出 142 token/s，大概率是下面几种情况。

一是把 prefill 和 decode 混在一起统计了。首次生成之前要处理提示词，prefill 阶段计算密度高，但整体耗时也不小。如果压测脚本把“接收第一个 token 的时间”也算进总吞吐，数字会难看。正确做法是把 TTFT 和单 token 延迟分开计，只统计 decode 阶段的稳定输出速率。

二是 batch 策略太保守。很多部署框架默认限制了最大并发数。如果同时只有几路请求，GPU 一直处于带宽受限的等待状态，算力完全闲在那里。把 continuous batching 打开，或者手动提高 max-num-seqs，再看总吞吐变化。

三是 KV Cache 显存碎片导致的调度阻断。vLLM 的 PagedAttention 用固定块管理 KV Cache，但每块大小、preemption 策略、max-model-len 设置都会影响实际并发能力。如果显存有空间但总是 OOM，优先检查 max-model-len 和 KV 块大小。

5.2 为什么并发增加到一定程度后，总吞吐反而不涨

这是典型的从带宽受限切换到算力受限的信号。A100 跑 7B 的临界批量大概在 300 附近，当 batch 在这个量级附近时，算力开始饱和。再往上加并发，单条序列能分到的算力被摊薄，总吞吐会进入平台期。

如果平台期的总吞吐远低于 T_compute 的预期，需要检查 attention kernel 的实测性能。nano-vllm 里最值得研究的就是 attention 和 GEMV 这两个算子，因为它们一个负责 KV Cache 搬运，一个负责权重读取。把这两个 kernel 用 ncu 测透，基本就能定位性能上限在哪里。

5.3 三个公式的适用范围和局限

这套公式适合做容量预估和瓶颈定位，不适合替代完整性能建模。它假设模型权重能被完整放进显存，假设计算单元能持续跑满，假设 HBM 带宽恒定。真实系统里还有 CUDA graph 的捕获开销、显存不足触发 offload、多机通信等因素，都会让实际值偏离。

另外，量化对公式影响很大。FP8 或 INT8 下 bytes_per_param 变成 1，T_bandwidth 直接翻倍，B* 减半。如果模型做了 4bit 量化，字节数变成 0.5，那带宽上限还能再翻一倍。这不代表量化没有代价，准确率损失和反量化开销也要一起权衡。

我在实际项目里已经养成习惯：任何模型部署前，先花十分钟把三个公式算一遍，再决定精度、并发上限和压测目标。踩过几次坑之后发现，90% 的“性能差”其实在跑压测之前就能用公式预判出来。公式不会帮你把 GPU 从 60分 优化到 100分，但它能让你心里有数，知道到底应不应该继续做 kernel 层面的优化，还是换个精度、换个模型、换张卡更划算。