压测背景与监控体系搭建
对于即将上线的核心业务，单纯的实验室基准测试往往不足以消除决策层的顾虑。真正的考验在于连续高负载下的稳定性，尤其是在面对突发流量洪峰和模型热切换等复杂场景时。本次测试基于 AMD Instinct GPU 集群，搭载 ROCm 7.x 软件栈与 vLLM 推理框架，进行了为期七天的不间断压力测试。我们的目标非常明确：用真实数据验证系统在极端工况下的可靠性，确保其能够支撑企业级 SLA（服务等级协议）要求。
为了获取可信的一手数据，我们构建了全方位的监控体系。除了常规的系统资源监控外，重点部署了 DCGM exporter 配合 Prometheus 与 Grafana 栈，专门针对 GPU 深层指标进行采集。监控粒度细化到每秒的显存使用率、SM 利用率、核心温度、功耗以及风扇转速。这种细粒度的可观测性，让我们能够捕捉到任何微小的异常波动，为后续的稳定性分析提供了坚实的数据底座。
硬件健康度：温度、功耗与散热响应
在连续七天的高负载运行中，硬件的物理状态是稳定性的第一道防线。Instinct GPU 虽然拥有强大的算力，但其功耗密度也相对较高，因此散热系统的表现至关重要。监控数据显示，在持续满负荷推理期间，GPU 核心温度始终稳定在安全阈值之内。即便在环境温度波动的夜间时段，温度曲线也未出现异常尖峰，最高温升控制在设计冗余范围内。
功耗方面，系统表现出极高的确定性。在最大并发请求下，整卡功耗平稳维持在标称 TDP 附近，未出现因电源管理策略误判导致的功率震荡。更值得关注的是风扇调速策略的响应灵敏度。当我们通过脚本模拟瞬间负载激增时，风扇转速能在秒级内迅速拉升，有效带走骤增的热量；而当负载回落时，转速又平滑下降，避免了噪音与能耗的无谓浪费。这种“随动”能力证明了底层固件与驱动协同工作的成熟度，消除了长期高温运行可能导致硬件老化加速的隐患。
极限场景挑战：流量波峰与模型热切换
静态运行的稳定并不代表生产环境的可靠，真正的试金石在于动态变化。测试期间，我们刻意安排了多次流量波峰模拟，将并发请求数在短时间内提升至设计容量的 120%。在这一过程中，vLLM 的连续批处理（Continuous Batching）机制表现优异，请求队列虽短暂积压，但并未引发服务雪崩。系统自动调整批处理大小，在保证吞吐量的同时，将 P99 延迟控制在可接受范围内，未出现任何请求超时或连接重置现象。
另一个高风险场景是模型热切换。为了验证业务迭代的灵活性，我们在不重启服务的情况下，多次执行了不同参数量模型的加载与卸载操作。这一过程极易引发显存碎片化甚至泄漏。然而，七天的记录显示，每次切换后，显存占用均能准确回落到预期基线，未观察到任何形式的显存泄漏（Memory Leak）。即使在频繁切换后的长时间运行中，系统依然保持清爽的显存状态，彻底排除了因资源累积耗尽而导致宕机的风险。
长期运行可靠性与 SLA 验证
结合 DCGM exporter 采集的海量指标，我们对系统的长期可靠性进行了量化评估。在整个压测周期内，集群可用性达到 100%，未发生一次非计划内的进程崩溃或节点宕机。错误日志中仅包含少量因客户端网络波动导致的正常超时记录，无任何源自服务端内核态或算子层面的致命错误。
从 SLA 达成情况来看，系统在长尾延迟控制上表现稳健。即便在第七天，经过数十亿次 Token 的生成后，推理性能指标与第一天相比无明显衰减，证明了 ROCm 7.x 栈在内存管理和算子调度上的高效性。对于企业用户而言，这种确定性的性能表现比单纯的峰值数据更具价值。它意味着业务连续性得到了坚实保障，团队可以信心满满地将关键应用部署在该架构之上，无需担忧底层基础设施成为稳定性的短板。这次压测不仅是一次技术验证，更是为生产环境落地提供了一份详实的“体检报告”。
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