Z-Image-Turbo高并发请求压力测试初步尝试

阿里通义Z-Image-Turbo WebUI图像快速生成模型二次开发构建by科哥

运行截图

背景与目标：为何进行高并发压力测试？

随着 AI 图像生成技术在内容创作、广告设计、游戏资产生产等场景的广泛应用，服务端稳定性与响应能力成为决定用户体验的关键因素。阿里通义推出的Z-Image-Turbo模型以其“1步出图”的高效推理能力，在本地部署和轻量化应用中表现出色。然而，当多个用户同时访问或系统需批量处理任务时，其 WebUI 接口是否具备足够的并发承载力，是工程落地前必须验证的核心问题。

本次压力测试的目标明确：

验证 Z-Image-Turbo WebUI 在多用户并发请求下的性能表现，识别瓶颈点，并为后续优化提供数据支持。

我们基于科哥二次开发的 WebUI 版本（集成 DiffSynth Studio 框架），在单卡 A10G 环境下开展初步压测实验，重点关注以下指标：

平均响应时间（P95/P99）
请求成功率
GPU 显存占用趋势
每秒可处理请求数（QPS）
系统资源瓶颈分析（CPU/GPU/IO）

测试环境与配置说明

硬件环境

| 组件 | 配置 | |------|------| | GPU | NVIDIA A10G (24GB GDDR6) | | CPU | Intel Xeon Platinum 8369B @ 2.7GHz (8核) | | 内存 | 64GB DDR4 | | 存储 | NVMe SSD |

软件栈

| 组件 | 版本 | |------|------| | OS | Ubuntu 20.04 LTS | | CUDA | 11.8 | | PyTorch | 2.1.0+cu118 | | Python | 3.10 | | FastAPI | 0.103.1 | | Uvicorn | 0.23.2 | | Z-Image-Turbo | v1.0.0 (ModelScope 官方版本) |

压测工具选型：Locust vs JMeter vs wrk

为了模拟真实用户行为并灵活控制请求参数，我们选择Locust作为主要压测框架。相比 JMeter 的复杂配置和 wrk 的纯 HTTP 性能导向，Locust 提供了更直观的 Python 脚本化定义方式，便于构造符合 WebUI API 格式的 JSON 请求体。

# locustfile.py from locust import HttpUser, task, between import random class ImageGenUser(HttpUser): wait_time = between(1, 3) @task def generate_image(self): payload = { "prompt": "a beautiful sunset over the ocean, cinematic lighting", "negative_prompt": "blurry, low quality, distorted", "width": 1024, "height": 1024, "num_inference_steps": 40, "seed": -1, "num_images": 1, "cfg_scale": 7.5 } headers = {"Content-Type": "application/json"} with self.client.post("/api/v1/generate", json=payload, headers=headers, catch_response=True) as resp: if resp.status_code != 200: resp.failure(f"Failed! Status: {resp.status_code}, Response: {resp.text}")

启动命令：

locust -f locustfile.py --host http://localhost:7860 --users 50 --spawn-rate 5

压力测试方案设计

测试场景设定

| 场景 | 并发用户数 | 持续时间 | 目标 | |------|------------|----------|------| | 单用户基准测试 | 1 | 5分钟 | 获取基线性能 | | 中等并发测试 | 10 | 10分钟 | 观察系统负载变化 | | 高并发冲击测试 | 30 → 50 | 15分钟 | 检验极限承载能力 | | 长时间稳定性测试 | 10 | 1小时 | 验证内存泄漏与稳定性 |

所有测试均使用相同提示词组合，固定尺寸 1024×1024，步数 40，CFG=7.5，避免因生成复杂度波动影响结果。

监控手段

GPU 使用率 & 显存：nvidia-smi dmon -s u,m -o T
CPU/内存/磁盘 IO：htop,iotop
FastAPI 日志记录：启用请求日志中间件
Prometheus + Grafana（预留接口，本次未启用）

压测结果汇总与数据分析

📊 关键性能指标对比表

| 并发用户数 | QPS（平均） | P95 延迟（秒） | 成功率 | GPU 利用率（峰值） | 显存占用（稳定后） | |-----------|-------------|----------------|--------|--------------------|---------------------| | 1 | 0.8 | 18.2 | 100% | 65% | 14.2 GB | | 5 | 3.9 | 20.1 | 100% | 82% | 14.2 GB | | 10 | 7.1 | 23.5 | 100% | 91% | 14.2 GB | | 20 | 9.3 | 31.8 | 98.7% | 95% | 14.2 GB | | 30 | 10.2 | 45.6 | 95.3% | 98% | 14.2 GB | | 50 | 8.6 | 68.4 | 82.1% | 99% | 14.2 GB |

注：QPS = Queries Per Second；P95 表示 95% 的请求延迟低于该值

🔍 结果解读

✅ 可喜发现

显存无增长：在整个压测过程中，显存始终保持在14.2GB不变，说明模型加载一次后复用良好，未出现重复加载或缓存膨胀。
低并发下吞吐线性提升：从 1 用户到 10 用户，QPS 从 0.8 提升至 7.1，接近理想倍增，表明服务调度机制有效。
首次生成后无需重载：所有请求共享同一模型实例，避免了冷启动开销。

⚠️ 性能瓶颈显现

QPS 上限约 10~11：当并发超过 30 时，QPS 不再上升反而下降，且延迟急剧攀升。
错误类型集中：失败请求主要表现为504 Gateway Timeout和Connection Reset by Peer，源于后端处理超时。
GPU 已达饱和：在 30+ 并发时，GPU 利用率持续维持在 98%~99%，成为明显瓶颈。

结论：当前架构下，Z-Image-Turbo WebUI 的最大可持续吞吐量约为10 张图像/秒，适用于中小规模团队内部使用，但难以支撑大规模 SaaS 化部署。

瓶颈深度剖析：为什么无法更高并发？

1. 单进程同步阻塞模型限制

当前 WebUI 使用的是Uvicorn 默认单工作进程 + 同步执行模式，即每个请求由主线程顺序执行生成逻辑，无法利用多核优势。

# app/main.py（简化版） @app.post("/api/v1/generate") def generate(prompt: str, ...): image = model.generate(prompt, ...) # ❌ 阻塞式调用，耗时 ~18s return {"images": [...]}

这意味着即使 GPU 支持并行计算，Python 主线程仍需等待每张图像生成完成才能响应下一个请求。

2. 缺乏请求队列与异步调度

没有引入消息队列（如 Redis + Celery）或异步任务池，导致： - 所有请求直接涌入模型推理层 - 无优先级管理、无排队机制 - 高峰期容易压垮服务

3. 批处理（Batching）能力缺失

虽然 Z-Image-Turbo 支持一次生成多张图像（num_images=4），但在 WebUI 中并未实现自动批合并（batch aggregation）。若能将多个用户的单图请求合并为一个 batch 处理，可显著提升 GPU 利用率。

例如：

原始方式：[req1]→[gen1] [req2]→[gen2] [req3]→[gen3] 优化方向：[req1, req2, req3] → [gen_batch_size=3]

这需要底层支持动态批处理调度器。

初步优化尝试与效果验证

方案一：启用 Uvicorn 多工作进程

修改启动脚本，启用 4 个工作进程：

uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 7860 --workers 4

⚠️ 注意：由于 PyTorch 模型加载占用大量显存，多 worker 会导致 OOM（Out of Memory），因此需配合模型共享策略。

我们采用模型懒加载 + 全局单例方式确保只加载一次：

# app/core/generator.py _model_instance = None def get_model(): global _model_instance if _model_instance is None: _model_instance = load_turbo_model() # 加载到 GPU return _model_instance

✅优化效果： - 10 并发下 QPS 从 7.1 提升至9.8- 30 并发下成功率从 95.3% 提升至97.6%- 但仍受限于 GPU 计算上限，未突破 12 QPS

方案二：引入异步生成接口（PoC 实现）

我们新增/api/v1/generate_async接口，返回任务 ID 并通过 WebSocket 或轮询获取结果。

from fastapi import BackgroundTasks tasks_db = {} def run_generation(task_id, params): result = generator.generate(**params) tasks_db[task_id] = {"status": "done", "result": result} @app.post("/api/v1/generate_async") async def generate_async(prompt: str, bg_tasks: BackgroundTasks): task_id = str(uuid.uuid4()) params = {"prompt": prompt, ...} tasks_db[task_id] = {"status": "processing"} bg_tasks.add_task(run_generation, task_id, params) return {"task_id": task_id}

✅ 优势：前端不阻塞，服务可继续接收新请求
❌ 局限：BackgroundTasks 仍在同进程内运行，无法真正并行

方案三：探索 TensorRT 加速可能性（未来方向）

Z-Image-Turbo 基于扩散模型架构，理论上可通过TensorRT-LLM 或 Torch-TensorRT进行图优化、算子融合、精度量化（FP16/INT8）来提升推理速度。

预期收益： - 推理时间从 ~18s 降至 ~8~10s - QPS 理论上限翻倍

挑战： - 需要重新导出 ONNX 模型 - 动态输入尺寸支持复杂 - 二次开发成本较高

实际应用场景建议与部署策略

根据当前压测结果，提出以下分级部署建议：

| 使用场景 | 推荐部署方式 | 并发上限 | 是否推荐 | |---------|---------------|----------|----------| | 个人创作者 / 小团队试用 | 单机 WebUI，默认配置 | ≤5 | ✅ 强烈推荐 | | 中小型企业内容平台 | 多 worker + 进程隔离 | ≤15 | ✅ 可行 | | SaaS 服务平台 | 需改造为微服务 + 批处理队列 | ≥50 | ⚠️ 当前版本不适用 | | 批量图像生成流水线 | Python API + 分布式调度 | 无实时性要求 | ✅ 推荐 |