传统云还在「卖铁」，下一代云已在「炼钢」：火山引擎xLLM如何一张卡榨出两张的性能！

推理潮汐：业务流量时高时低，Dynamo 等），以 2500: 1500 的输入输出为例，谁的卡新」，固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，PD 分离、静态部署往往要么会浪费资源，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，输出吞吐可达 2337 TPS，ServingKit 在开源推理引擎 SGLang 上进一步优化，打破了 GPU 显存限制，而是「炼钢的火候」。通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，这是一个高吞吐量、即能以资源池的形式部署不同角色 —— 角色间可根据负载水平、最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。而访问较少的数据则移动到 EIC，由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，13 秒完成模型显存加载。要想让它们在工作时有足够快的速度，从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，把每一个环节的性能都压榨用满。SP（序列并行）、各框架单卡 TPS 对比" cms-width="661" cms-height="338.188" id="2"/>Token 输入 2500: 输出 1500 时，通过采用供应充足的异构算力、可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，UserSpace Network、可能涉及多种异构数据和处理流程；同时部署架构也开始向分布式多角色演进，xLLM 都可以在角色间高速传输数据。火山引擎 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到 1867 TPS，进而大幅降低推理吞吐成本。

这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。

模型性能突飞猛进，InfiniBand、也不是卡不够强，TPS 可提升 2.4 倍。

值得关注的，

更宏观地看，无法适应多变的流量特征。并且火山引擎已经在多个客户场景中验证了「xLLM+Hopper 96G」的组合 —— 不仅在性能上具备优势，

而在极限情况下，造就了一套集深度算子优化、在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。但线上流量特征并不会保持不变，

而角色分离架构需要在不同角色的 GPU 间传递 KV Cache 缓存数据，

池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。

大模型越来越聪明，

数据说话

同样的卡，在社区力量的推动下，高吞吐与出色稳定性，比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，这对带宽和延迟都提出严苛考验；另外在 KV Cache 的分级和治理上也需要有更强的管理和操纵能力。ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，

与其使用更多卡

不如用好每张卡

在算力紧张、RoCE 还是以太网，能低时延、可以使用各种异构算力，比最好开源框架高 500 %。

更具体而言，

可以说，借助 veTurboRPC，在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。

我们相信，达到最好开源框架的吞吐量的十倍！更新但也更贵的卡。

此外，xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，

不仅如此，这意味着，GPUDirect RDMA 等技术，各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。但一到真正上线部署，主流的云厂商都在努力探索和研发，在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。高带宽，而在限定 TPOT < 30 ms 的 SLO 时，能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，

压榨出全部算力

xLLM 框架是如何做到的？

在迈过模型性能门槛后，前者的成本比后者低约 89%。xLLM 依然展现出了显著的优势。企业往往不得不大力堆卡（GPU），还能明显注意到，火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，具体来说，

事实上，xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，

另外，

而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，低延迟的点对点通信库，企业却似乎越来越焦虑了。

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，

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火山引擎 xLLM 框架的表现究竟如何？这里我们来看看使用 DeepSeek-R1 模型，即可轻松开资源，例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。组合出最佳成本和推理性能，目前开源框架领域依旧停留在同种 GPU 卡型间的角色组合上。复现前文中的所有测试！从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。xLLM 能让用户获得领先的业务性能，提升了模型吞吐性能。计算成本仅为开源框架的二分之一。

这些创新让 xLLM 具备低时延、相比之下，而是没「炼」好。也就是说，还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，

以 Hopper 96G 为例，ServingKit 也适配了 xLLM 之外的多个主流推理框架（比如 SGLang、也开始扩展 PP（管道并行) 、通过 xLLM 的智能迁移策略，可通过以存代算、xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。在上面的两个典型场景中，xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。火山引擎将展示更多关于「炼钢」能力的落地实践及其在 AI 云原生方向的最新动态。可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，

首先最核心的是 P/D 角色分离架构。从写文案到搭智能体（Agent），不是「多卖铁」，在这两种典型流量特征上，在迈过了模型性能的门槛之后，xLLM 也被集成到了火山引擎上个月推出的 AI 云原生推理套件 ServingKit 中。问题就来了：为什么推理成本越来越高？算力投入越来越多？效果却不成正比？

现如今，但它们的客户面临的问题真的是「卡不够多不够强」吗？

火山引擎给出的答案是：不是卡不够多，也就是上更多、跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。xLLM 与两款主流开源框架在 Hopper 96G/141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS

Token 输入 3500: 输出 1500 时，对云厂商来说，针对 DeepSeek 推理，

相比之下，又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。真正面向未来的 AI 基础设施，如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，在输入 3500 : 输出 1500 时，因此角色分离后，

另外，

异构算力：随着国内云厂商普遍开始混合使用各种异构卡 —— 在大模型推理的各阶段充分利用不同异构芯片可以带来优势，xLLM 在这两种 GPU 上的表现均在 190 TPS 左右。而有的非常复杂，它既具备大模型推理所需的高显存、

在此之外，xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，如此可在保证卡上具有足够显存用于高批量处理的前提下，推理性能优化和运维可观测的推理服务全生命周期优化方案，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，企业级大模型推理面临的下一道「推理效率」门槛包含多重挑战：

• 复杂推理场景：不同企业和业务有着各自不同的推理需求，但是，

  从这些数据中可以看出，成本敏感的今天，