arc-agi-2基准测试入门指南：从零搭建到性能调优

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arc-agi- 2 基准测试是专为 AI 基础设施设计的评估工具，尤其适用于分布式训练、模型推理服务等场景。与传统基准测试工具相比，它能更精准地模拟 AI 负载特征，例如张量计算密集型操作、GPU 资源争用等。在评估 K8s 集群调度效率、模型服务弹性扩缩容能力时，arc-agi- 2 提供的细粒度资源监控指标（如 GPU 显存波动、NVLink 带宽利用率）具有不可替代性。

特性	JMeter	Locust	arc-agi-2
协议支持	HTTP/HTTPS	WebSocket	gRPC/RDMA/NVMe-oF
分布式协调	需手动配置	依赖 Zookeeper	内置 Raft 共识机制
资源监控	仅 CPU/ 内存	基础指标	GPU/TensorCore/IB 网络
报告维度	响应时间	吞吐量	计算 / 通信开销占比

# Linux 环境
docker run -d --gpus all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility \
  -v /path/to/config:/etc/arc-agi \
  registry.arc-agi.org/core:v2.8

# Windows 需先配置 WSL2 的 NVIDIA 容器支持
docker run -d --gpus all -e "ACCEPT_EULA=Y" \
  -v C:\config:/etc/arc-agi \
  registry.arc-agi.org/core:v2.8

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: arc-agi-agent
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: agent
  template:
    spec:
      containers:
      - name: agent
        image: registry.arc-agi.org/agent:v2.8
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 2
        volumeMounts:
        - mountPath: /etc/arc-agi
          name: config
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: arc-agi-config

import arc_agi
from datetime import timedelta

# 初始化测试上下文
ctx = arc_agi.Context(
    task_type="inference",
    timeout=timedelta(seconds=30),
    log_level="DEBUG"  # 生产环境建议 INFO
)

try:
    # 构建测试场景
    scenario = arc_agi.ScenarioBuilder()\
        .add_model("resnet50", version="v1.5")\
        .set_concurrency(1000)\
        .set_input_shape([224, 224, 3])\
        .build()

    # 执行压力测试
    report = arc_agi.StressTestRunner(scenario).run(duration=timedelta(minutes=5),
        metrics_interval=10  # 指标采样间隔(秒)
    )

except arc_agi.ConfigurationError as e:
    ctx.logger.error(f"配置错误: {e}")
except arc_agi.ResourceExhausted as e:
    ctx.logger.critical(f"资源不足: {e}")
finally:
    report.save("result.json")