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doc/BENCHMARKING.md

@@ -422,7 +422,7 @@ Serving扩展能力的测试是指，在不同模型上：
 | 36 | 341.452 | 52716 | 101 | 117 | 129 | 170 | 231 |
 | 40 | 347.953 | 57479 | 109 | 130 | 143 | 182 | 216 |
 
-下图是Paddle Serving在CNN模型上QPS随serving端线程数增加而变化的图表。当线程数较少时，可以看出较为明显的线性增长关系；当线程数变大（20线程及以上），QPS变化曲线趋于一致。
+下图是Paddle Serving在CNN模型上QPS随serving端线程数增加而变化的图表。可以看出，随着线程数变大，Serving QPS有较为明显的线性增长关系。可以这样解释此图表：例如，线程数为16时，基本在20个并发时达到最大QPS，此后再增加并发压力QPS基本保持稳定；当线程能够数为24线程时，基本在28并发时达到最大QPS，此后再增大并发压力qps基本保持稳定。
 
 ![](https://paddle-serving.bj.bcebos.com/doc/qps-threads-cnn.png)
 
@@ -578,7 +578,7 @@ Serving扩展能力的测试是指，在不同模型上：
 | 36 | 80.0028 | 224992 | 445 | 502 | 538 | 636 | 705 |
 | 40 | 80.9894 | 246946 | 486 | 554 | 601 | 767 | 1181 |
 
-下图是Paddle Serving在LSWM模型上QPS随serving端线程数增加而变化的图表。当线程数较少时，可以看出较为明显的线性增长关系；当线程数变大（28线程及以上），QPS变化曲线趋于一致。
+下图是Paddle Serving在LSTM模型上QPS随serving端线程数增加而变化的图表。可以看出，随着线程数变大，Serving QPS有较为明显的线性增长关系。可以这样解释此图表：例如，线程数为16时，基本在20个并发时达到最大QPS，此后再增加并发压力QPS基本保持稳定；当线程能够数为24线程时，基本在28并发时达到最大QPS，此后再增大并发压力qps基本保持稳定。
 
 ![](https://paddle-serving.bj.bcebos.com/doc/qps-threads-lstm.png)