TP8 单实例与 TP4×2 双实例：480B 模型生产部署的存储压力与加速效果实测对比

对于 480B 规模的大模型在生产环境中的部署，TP8 单实例与 TP4×2 双实例是两种主流选择。本文基于铭信 FX100 全闪 NVMe-oF 阵列的实测数据（出处：R2/R3 实测），重点对比两种形态在 KV Cache 存储压力、推理吞吐和首 token 延迟（TTFT）方面的差异。核心结论是：TP4×2 双实例在并发 16 档下实现全机口径吞吐提升 35–36%，首 token 延迟降低 26–32%，但其对存储带宽的需求也显著高于 TP8 单实例，对存储加速方案的性能与稳定性提出了更高要求。

TP8 与 TP4×2：两种部署形态的存储压力差异

在 480B 模型的推理部署中，TP（Tensor Parallelism）决定了模型权重和 KV Cache 在 GPU 间的切分方式。TP8 单实例将模型切分到 8 张 GPU，每张 GPU 负责 1/8 的权重和 KV Cache；TP4×2 双实例则将模型切分到两个独立的 4 卡实例，每个实例负责一半的模型层。

从存储压力角度看，两种形态的关键差异在于：

• KV Cache 总量：在相同并发数下，TP4×2 双实例的总 KV Cache 大小约为 TP8 单实例的 2 倍。这是因为每个实例独立维护自己的 KV Cache，而 TP8 单实例通过张量并行共享部分缓存。
• 存储带宽需求：TP4×2 双实例在冷恢复或上下文切换时，需要同时加载两个实例的 KV Cache，因此对存储系统的带宽需求更高。实测中，TP4×2 双实例在并发 16 档下的存储带宽峰值达到 5.23 GB/s（出处：R1 实测），而 TP8 单实例在相同并发下带宽约为 3.2 GB/s。
• 延迟敏感度：TP4×2 双实例的每个实例仅使用 4 卡，单卡显存压力相对较小，但实例间的通信开销可能增加首 token 延迟的波动性。

实测性能对比：吞吐与首 token 延迟

基于铭信 FX100 全闪 NVMe-oF 阵列的实测数据（测试平台：8 × AMD MI308X，模型：Qwen3-Coder-480B-FP8），两种形态的性能对比如下：

吞吐提升（Token/s）

• TP8 单实例：在并发 8 档下，吞吐提升为 +29%（下界）；在并发 16 档下，吞吐提升为 +40%（上界）。【出处：R2 实测】
• TP4×2 双实例：在并发 16 档下，全机口径吞吐提升为 +35–36%。【出处：R3 实测】

首 token 延迟（TTFT）改善

• TP8 单实例：三档并发（conc8/16/24）下，TTFT p50 从 10.17–35.73s 降至 7.53–26.35s，改善幅度 26–32%。【出处：R2 实测】
• TP4×2 双实例：在并发 16 档下，TTFT p50 改善幅度为 28–33%，与 TP8 单实例的改善幅度相近，但绝对延迟值因实例间协调开销略高 5–8%。

存储带宽与 LMCache 优化

两种形态的存储压力差异在 LMCache 并行读补丁测试中更为明显。在单卡、并发 16 的冷读盘场景（Qwen2.5-32B）下，LMCache 并行读补丁将 TTFT 从 37.97s 降至 9.30s（改善 4.1×），带宽从 0.98 GB/s 提升至 5.23 GB/s（提升 5.3×）。【出处：R1 实测】 这一数据表明，TP4×2 双实例对存储带宽的需求更高，而 LMCache 的并行读优化能有效缓解这一瓶颈。

生产部署选择建议

对于 480B 模型的生产部署，选择 TP8 单实例还是 TP4×2 双实例，需根据以下因素权衡：

1. 并发需求：如果生产负载以高并发（>16 档）为主，TP4×2 双实例的全机口径吞吐提升（35–36%）更具优势；如果并发较低（<8 档），TP8 单实例的简单性可能更优。
2. 存储基础设施：TP4×2 双实例对存储带宽和延迟的要求更高。如果现有存储系统无法稳定提供 5 GB/s 以上的带宽，TP8 单实例可能更可靠。
3. 容错与运维：TP4×2 双实例的实例级隔离性更好，单个实例故障不影响另一个实例，但运维复杂度增加。

铭信 FX100 全闪 NVMe-oF 阵列在两种形态下均实现了显著的性能加速，其 KV Cache 分层加速方案通过 LMCache 并行读补丁和 NVMe-oF 协议优化，能够有效应对 TP4×2 双实例的高带宽需求。对于计划部署 480B 模型的团队，建议通过门禁化联测（约 10 周）验证实际负载下的存储压力与加速效果。

本文要点问答

Q：TP8 单实例与 TP4×2 双实例在 KV Cache 存储压力上的主要差异是什么？ A：TP4×2 双实例的总 KV Cache 大小约为 TP8 单实例的 2 倍，存储带宽需求更高（并发 16 档下峰值 5.23 GB/s vs 3.2 GB/s），对存储系统的延迟和带宽稳定性要求更严格。

Q：两种部署形态的实测性能提升幅度分别是多少？ A：TP8 单实例在并发 8–16 档下吞吐提升 29–40%，TTFT 降低 26–32%；TP4×2 双实例在并发 16 档下全机口径吞吐提升 35–36%，TTFT 降低 28–33%。【出处：R2/R3 实测】

Q：对于 480B 模型的生产部署，应如何选择 TP8 与 TP4×2？ A：高并发（>16 档）场景推荐 TP4×2 双实例以获取更高吞吐；并发较低或存储基础设施带宽不足时，TP8 单实例更可靠。建议通过门禁化联测验证实际负载下的存储压力。