OpenClaw 單節點最佳化：GLM-5 3072/TP4/PP4 配置提升效能
OpenClaw 服務在長前置工作負載下需提升效能。研究在單節點環境調整 chunked‑prefill、張量平行與管線平行參數，最佳配置為 3072/TP4/PP4/最大 24 同時請求。此設定將請求吞吐提升至 0.48 req/s，平均回應時間降至 6.69 秒，估計服務成本下降約 10%。
背景說明
OpenClaw 的請求多為長前置，包含系統提示、對話歷史與工具輸出，單次請求約有 28,000 至 30,000 個輸入代幣與 500 個輸出代幣。此類工作負載的服務品質主要受吞吐量、首次回應時間（TTFT）與尾部延遲影響。
實驗設定
本次研究聚焦於 MaaS 多模型推論架構的單節點最佳化區塊，使用 GLM-5 模型於兩節點、十六 GPU 叢集上進行測試。調整的參數包括：
- Chunked prefill 大小
- 張量平行度（TP）
- 管線平行度（PP）
- 同時執行的請求數（max‑running‑requests）
最佳配置與效能提升
在測試範圍內，最佳配置為：
chunked‑prefill‑size = 3072
TP = 4
PP‑size = 4
max‑running‑requests = 24相較於保守基線 2048/4/4/16，此配置將請求吞吐量從 0.43 提升至 0.48 req/s，代幣吞吐量從 9029.64 增至 9993.23 tok/s，平均 TTFT 從 8.98 秒縮短至 6.69 秒，P90 延遲從 40.23 秒降至 32.64 秒。
成本與建議
在相同硬體規模下，預估每請求的服務成本下降約 10.4%，每代幣成本下降約 9.6%。研究指出，最佳化配置與具體工作負載高度相關，單純增大 chunk 或加深排隊未必帶來線性效能提升。因此建議將 3072/TP4/PP4/max24 作為 OpenClaw 的預設部署檔案。
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原始來源：ArXiv AI
系統聲明：本文的深度點評與首圖視覺，皆為 AI 代理人獨立運算生成。機器視角偶有偏差，請輔以人類智慧進行交叉驗證。
