函数压力测试目前是不是不支持 GPU 实例的测试？

是的，根据我所了解，目前阿里云函数计算并不支持使用 GPU 实例进行函数压力测试。

阿里云函数计算主要用于执行无状态的函数代码，针对实时消息处理、数据转换、图像处理等场景。在函数计算中，压力测试通常是通过并发调用多个函数实例来模拟高负载情况。然而，函数计算当前仅支持基于 CPU 的实例类型（如Intel Xeon Platfrom）。

如果你有需要进行 GPU 相关任务的函数压力测试，可能需要考虑其他的方案。例如，可以将函数计算与阿里云提供的 GPU 云服务器（ECS）实例结合使用，或者考虑使用其他的云计算服务来满足你的需求。

目前，OpenAI的函数压力测试功能不支持在GPU实例上进行测试。函数压力测试是基于OpenAI的AI-Chat.5模型，该模型在进行推理时使用的是CPU而不是GPU。

函数压力测试功能主要用于评估函数调用的性能和稳定性，并提供有关函数在一定负载下的表现的信息。尽管函数压力测试不支持在GPU实例上进行测试，但您仍然可以使用它来测试函数在CPU实例上的性能。

如果您希望进行GPU性能测试，可以考虑使用其他基于GPU的测试工具或性能分析工具，这些工具可以提供更具体的GPU性能指标和度量。

目前在函数计算服务中，压力测试不支持 GPU 实例的测试。但是您可以使用性能测试功能来测试 GPU 实例的性能。GPU 实例性能测试需要通过命令行工具进行操作，并且需要先创建并启动一个 GPU 类型的 ECS 实例。具体流程如下：

1. 在阿里云 ECS 控制台上创建一台 GPU 实例，并安装相应运行环境和测试工具。

2. 在 ECS 实例上配置好性能测试的相关参数，例如测试模式、测试时间、并发数等。

3. 执行性能测试脚本，并收集测试结果。您可以使用第三方的性能测试工具，例如 Apache JMeter、LoadRunner、Gatling 等，或者自己编写测试脚本进行测试。

4. 分析测试结果，并根据测试结果对系统进行优化和调整。

需要注意的是，在进行 GPU 实例性能测试时需要注意以下几点：

1. GPU 实例相对于普通的 CPU 实例拥有更强的计算能力，同时也拥有更高的硬件成本。因此，在选择实例类型和进行性能测试时需要考虑到业务需求、成本预算等因素。

2. 在配置性能测试参数时需要针对实际情况进行调整，避免测试过程中出现资源浪费、数据误差等问题。

3. 在分析测试结果时需要综合考虑多个指标，例如响应时间、吞吐量、并发数、CPU 利用率等，以全面评估系统的性能和稳定性。

如果您需要针对函数计算服务进行性能测试，可以通过自己编写压力测试脚本和工具，结合函数计算异步执行模型进行测试。同时，建议您参考函数计算平台的最佳实践和规范，并充分利用官方提供的性能调优工具和服务，以提高函数计算服务的性能和稳定性。

是的，目前函数压力测试还不支持 GPU 实例的测试。在进行函数压力测试时，需要使用 CPU 实例来模拟不同数量和类型的用户对系统的压力。这是因为 GPU 实例的计算能力比 CPU 实例强大，而且在进行函数压力测试时，需要处理的数据量较大，需要使用大量的 CPU 资源来处理数据。 如果你需要进行 GPU 实例的测试，可以使用一些基于 GPU 的工具和库，如 CUDA 和 PyCUDA，来模拟 GPU 实例的计算能力。但是，这些工具和库的使用方法比较复杂，需要较高的技术水平和经验。 如果你需要进行函数压力测试，可以考虑使用一些基于 CPU 的工具和库，如 JMeter 和 Appium，来模拟不同数量和类型的用户对系统的压力。这些工具和库的使用方法比较简单，可以快速进行测试。 如果你需要进行函数压力测试，可以参考相关的政策和法规，或者向有关部门或机构寻求帮助。

暂时好像还是不支持的

一般来说，函数压力测试是不支持 GPU 实例的测试的。因为函数计算服务的压力测试主要是针对 CPU 和内存等资源的测试，而 GPU 实例主要用于运行需要大量计算资源的应用程序，如图形处理、机器学习等。

目前，函数计算服务提供的压力测试工具，如 jmeter、ab 等，都是基于 CPU 和内存等资源进行测试的，不支持 GPU 的测试。如果您需要测试 GPU 实例的性能，可以考虑使用其他的测试工具，如 CUDA Toolkit 中提供的 nvprof 等。

楼主你好，函数压力测试目前不支持 GPU 实例的测试。仅支持使用 CPU 实例进行压力测试。

支持。

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

目前好像还是不支持，可以等待官方通知。