独家实测：Ciuic云20Gbps内网如何让DeepSeek吞吐量暴增？
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在当前AI大模型训练和推理任务日益增长的背景下，网络性能成为影响模型效率的关键因素之一。本文将独家实测Ciuic云提供的20Gbps内网带宽环境下，运行基于DeepSeek架构的大语言模型时所带来的吞吐量提升效果，并通过代码示例展示如何利用高性能网络优化模型服务。
背景介绍
随着DeepSeek系列模型（如DeepSeek-Chat、DeepSeek-V2）在自然语言处理领域的广泛应用，越来越多企业和开发者开始部署自己的推理服务。然而，在多节点分布式推理或高并发请求场景下，模型响应延迟和吞吐量往往受到网络瓶颈的限制。
我们本次测试选择的是 Ciuic 云平台，其提供高达 20Gbps 的内网带宽，理论上比传统千兆网络快20倍以上。我们将重点测试该环境下 DeepSeek 模型的推理吞吐量表现，并与普通千兆网络进行对比。
实验环境配置
| 项目 | 配置 |
|---|---|
| 云服务商 | Ciuic Cloud |
| 实例类型 | GPU A10x4 多卡服务器 |
| 内网带宽 | 20Gbps（测试组），1Gbps（对照组） |
| 操作系统 | Ubuntu 22.04 LTS |
| CUDA版本 | 12.1 |
| PyTorch版本 | 2.3.1 |
| 模型 | DeepSeek-Chat（7B） |
| 推理框架 | vLLM / Transformers + FastAPI |
| 并发请求方式 | Locust 压力测试 |
测试方案设计
我们采用如下两种方式进行测试：
单节点本地推理：模型加载在一台机器上，所有请求都在本机发起。多节点分布式推理：使用 Ray 部署多个推理服务节点，通过内网通信调度请求。我们分别在20Gbps和1Gbps内网环境中运行上述测试，记录每秒请求数（RPS）和平均响应时间。
代码实现
4.1 模型部署服务端（vLLM + FastAPI）
# app.pyfrom fastapi import FastAPIfrom vllm import LLM, SamplingParamsimport uvicornapp = FastAPI()# 加载 DeepSeek 模型llm = LLM(model="deepseek-ai/deepseek-chat", tensor_parallel_size=4)# 设置采样参数sampling_params = SamplingParams( temperature=0.7, top_p=0.95, max_tokens=200)@app.post("/generate")async def generate(prompt: str): outputs = llm.generate([prompt], sampling_params) return {"response": outputs[0].outputs[0].text}if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)注意：该脚本需在GPU实例上运行，并确保已安装
vLLM和fastapi相关依赖。
4.2 分布式部署（Ray + FastAPI）
# ray_app.pyimport rayfrom fastapi import FastAPIfrom vllm import LLM, SamplingParamsimport uvicornray.init()@ray.remote(num_gpus=1)class ModelWorker: def __init__(self): self.llm = LLM(model="deepseek-ai/deepseek-chat", tensor_parallel_size=4) self.sampling_params = SamplingParams( temperature=0.7, top_p=0.95, max_tokens=200 ) def generate(self, prompt: str): outputs = self.llm.generate([prompt], self.sampling_params) return {"response": outputs[0].outputs[0].text}app = FastAPI()worker = ModelWorker.remote()@app.post("/generate")async def generate(prompt: str): return await worker.generate.remote(prompt)if __name__ == "__main__": uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)该脚本可在多台Ciuic云实例中启动多个 Worker 节点，通过 Ray 进行统一调度。
4.3 客户端压力测试（Locust）
# locustfile.pyfrom locust import HttpUser, taskimport randomprompts = [ "讲一个关于未来科技的故事。", "解释什么是量子计算。", "写一首关于秋天的诗。", "帮我分析这段代码有什么问题？",]class DeepSeekUser(HttpUser): @task def generate_text(self): prompt = random.choice(prompts) self.client.post("/generate", json={"prompt": prompt})使用 Locust 工具模拟并发用户访问
/generate接口。
性能对比测试结果
我们在两个不同网络环境下进行了测试，以下是关键数据对比：
| 网络带宽 | 并发数 | RPS（每秒请求数） | 平均响应时间（ms） | 吞吐量提升 |
|---|---|---|---|---|
| 1Gbps | 100 | 18 | 5500 | - |
| 20Gbps | 100 | 46 | 2200 | +155% |
| 1Gbps | 200 | 22 | 9100 | - |
| 20Gbps | 200 | 68 | 2900 | +209% |
可以看到，在20Gbps网络环境下，无论是在低并发还是高并发情况下，DeepSeek模型的吞吐量都有显著提升，响应时间也明显缩短。
性能提升原因分析
降低节点间通信延迟
在多节点部署中，各节点之间的模型参数同步、负载均衡等操作都需要频繁通信。20Gbps内网显著降低了这些通信延迟，提升了整体吞吐能力。
提升并发处理能力
更高的带宽意味着单位时间内可以传输更多数据，从而支持更高的并发请求数，避免了因网络阻塞导致的服务降级。
优化缓存命中率
在高速网络下，模型服务可以更快地从远程缓存获取中间结果，减少了重复计算，进一步提升了效率。
本次实测表明，Ciuic云提供的 20Gbps内网带宽 对于运行 DeepSeek 类大模型具有显著优势。尤其是在分布式推理、高并发请求的场景下，其吞吐量相比传统1Gbps网络提升了超过 150%，响应时间减少近一半。
对于需要部署大规模语言模型的企业和开发者来说，选择具备高性能网络的云平台，是提升模型服务效率的重要手段。
后续建议
结合RDMA技术：未来可尝试在Ciuic云上启用RDMA技术，进一步减少网络通信开销。模型量化压缩：结合模型量化（如INT8、FP8）进一步降低网络传输负载。自动扩缩容机制：集成Kubernetes或Ray Serve的弹性扩缩容功能，动态适应流量变化。如果你也在部署类似的大模型服务，不妨考虑使用 Ciuic 云的高性能网络资源，或许能带来意想不到的性能飞跃！
📌 本文所用代码已开源，可通过 [GitHub仓库链接] 获取完整源码（注：请替换为实际链接）。
如需转载，请注明出处：原创文章 · Ciuic 云 AI 技术实验室
