modelscope-funasr目前16核心32G的阿里云主机，10个QPS是否为正常？还是偏低？

要评估 modelscope-funasr 在16核32GB阿里云主机上运行时，10个QPS是否正常或偏低，需要结合具体业务场景、模型复杂度以及系统资源使用情况进行分析。以下是详细解答：

1. QPS与硬件配置的关系

根据知识库中关于性能和硬件规格的描述，QPS（Queries Per Second）的高低不仅取决于硬件配置，还与以下因素密切相关： - 请求的复杂性：如果每个请求涉及复杂的计算（如语音识别中的长音频处理），则QPS会显著降低。 - 内存与缓存命中率：高内存配置（如32GB）有助于提升缓存命中率，从而提高QPS。 - 并发能力：16核CPU理论上可以支持较高的并发处理能力，但实际效果还需结合线程调度和任务分配。

在您当前的配置下（16核32GB），10个QPS可能偏低，尤其是在以下情况下： - 请求的任务较轻（如短音频处理）。 - 系统未出现明显的资源瓶颈（如CPU或内存占用率较低）。

2. 对比参考数据

从知识库中提供的性能参考数据来看： - 对于类似的服务网关（如人工智能平台PAI），在16核32GB的配置下，QPS的安全水位可以达到 42,000（短连接，非HTTPS） 或 22,000（短连接，HTTPS）。 - 虽然上述数据是针对网关服务的，但它表明16核32GB的硬件配置在理想条件下应能支持远高于10的QPS。

因此，10个QPS在当前硬件配置下可能并未充分利用资源。

3. 潜在问题分析

如果实际QPS仅为10，可能存在以下问题：

(1) 模型复杂度较高

• 如果 modelscope-funasr 模型本身计算量较大（如处理长音频或高精度识别），单次请求的耗时较长，会导致QPS偏低。
• 建议检查单次请求的平均响应时间（RT）。例如，若平均RT为100ms，则理论QPS上限为10；若RT为1s，则QPS上限仅为1。

(2) 资源利用率不足

• 检查CPU和内存的实际使用率。如果资源利用率较低，可能是任务调度或并发设置不合理导致的。
• 可通过监控工具（如阿里云性能监控）查看是否存在资源瓶颈。

(3) 并发限制

• QPS与并发数并非完全等同。即使只有少量并发线程，也可能因接口返回时间较快而触发限流。例如，若每个请求耗时500ms，2个并发线程在1秒内可发起4次请求，超出QPS限制后会被限流。

(4) 系统优化不足

• 如果未对模型推理过程进行优化（如批处理、异步处理等），可能导致QPS无法达到预期。

4. 改进建议

为了提升QPS，您可以尝试以下措施：

(1) 优化模型推理

• 使用批处理（Batch Processing）技术，将多个请求合并处理，减少单次推理的开销。
• 针对长音频，考虑分段处理以降低单次请求的计算量。

(2) 调整并发设置

• 增加并发线程数，确保硬件资源得到充分利用。
• 注意控制并发量，避免因过高并发导致系统不稳定。

(3) 升级硬件配置

• 如果模型复杂度较高且无法进一步优化，可考虑升级到更高配置（如32核64GB），以支持更高的QPS。

(4) 监控与调优

• 使用阿里云性能监控工具，分析CPU、内存、网络等资源的使用情况，找出瓶颈所在。
• 根据监控数据调整系统参数（如线程池大小、超时时间等）。

5. 总结

在16核32GB的阿里云主机上，10个QPS可能偏低，尤其是在请求任务较轻或资源利用率不足的情况下。建议从模型优化、并发设置和系统调优等方面入手，提升QPS至合理水平。如果经过优化后仍无法满足需求，可考虑升级硬件配置或联系技术支持获取进一步帮助。