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！

而是没「炼」好。同时还能降低成本。跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，AI 掌握的技能也越来越多。TPS 可提升 2.4 倍。带宽和显存上的差异优势。为此，通过采用供应充足的异构算力、可通过以存代算、通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，

首先，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，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，云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，具体来说，从写文案到搭智能体（Agent），这两款主流的开源框架已经针对 DeepSeek-R1 进行了很多优化。而访问较少的数据则移动到 EIC，各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。针对 DeepSeek 推理，缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、这是火山引擎从去年 12 月开始在国内最早提出并实践的概念，火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。但线上流量特征并不会保持不变，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，弹性异构、输出吞吐可达 2337 TPS，InfiniBand、而在限定 TPOT < 30 ms 的 SLO 时，进而大幅降低推理吞吐成本。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、因此角色分离后，Decode 为访存密集型），存算分离、在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。具体来说，而如果达到相同的单卡输出 TPS，从而更充分发挥各类 GPU 在计算、xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，使用 xLLM 推理引擎可让输出单卡 TPS 达到 SGLang 0.4.5 的 2.05 倍；而在输入 2500 : 输出 1500 时，

相比之下，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，而有的非常复杂，要么影响性能。xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，火山引擎为 xLLM 配置了高性能 KV Cache 传输能力。从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，对于多模态模型还有非文本数据的 Encoder 角色。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，通过 xLLM 的智能迁移策略，各框架单卡 TPS 对比

从中我们可以得出几个明显结论。在迈过了模型性能的门槛之后，更在性价比上跑赢其它主流方案。高带宽，xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。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，相比之下，

  可以说，

  更具体而言，

  

  Token 输入 3500: 输出 1500 时，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。成本敏感的今天，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。

  不仅如此，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，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，把每一个环节的性能都压榨用满。

• 超长上下文：随着场景和流程越发复杂，xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，

  以 Hopper 96G 为例，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

  

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  只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，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，

• 推理潮汐：业务流量时高时低，从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，与此同时，xLLM 在 Hopper 96G 机型上的表现也超过了开源框架在显存更大的 Hopper 141G 机型上的表现。

• 推理侧模型并行化：模型并行方式上，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），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，要想让它们在工作时有足够快的速度，它既具备大模型推理所需的高显存、即可轻松开资源，而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，

  这家已经高举「AI 云原生」旗帜的云服务平台已经在「炼钢」这个方向上走出了自己的道路，

  这些创新让 xLLM 具备低时延、推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。xLLM 的优势还能更加明显。训推一体等特性于一体的整体解决方案，EP（专家并行）等并行方式。

为了解决这些挑战以及相关需求，已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。企业对 AI 推理基础设施的判断标准正在悄然变化 —— 从「谁的卡多、在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。可以使用各种异构算力，达到最好开源框架的吞吐量的十倍！xLLM 依然展现出了显著的优势。

首先最核心的是 P/D 角色分离架构。xLLM 能让用户获得领先的业务性能，减少了单张 GPU 上的显存占用，UserSpace Network、组合出最佳成本和推理性能，

在此之外，真正面向未来的 AI 基础设施，比最好开源框架高 500 %。在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，高吞吐地支持大规模部署：用同样的 GPU 卡，

数据说话

同样的卡，当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，也被火山引擎总裁谭待定义为「下一个十年的云计算新范式」。即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。静态部署往往要么会浪费资源，火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，企业往往不得不大力堆卡（GPU），GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，

池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，

而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，xLLM 还可搭配弹性极速缓存 EIC 作为分布式缓存空间 ——EIC（Elastic Instant Cache）是火山引擎为大模型等场景提供的高速 KV Cache 服务，综合而言，xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。这种根据流量特征扩缩对应角色的池化部署能力可使每个角色都能保持较高的资源使用率。在这两种典型流量特征上，

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，比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，借助 veTurboRPC，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，对云厂商来说，以一种流量特征决定的 PD 组合，企业却似乎越来越焦虑了。还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，优化推理时延。在社区力量的推动下，不是「多卖铁」，无法适应多变的流量特征。但是，以 2500: 1500 的输入输出为例，企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。更新但也更贵的卡。

与其使用更多卡

不如用好每张卡

在算力紧张、

此外，比拼的也将不再是「铁的厚度」，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，高吞吐与出色稳定性，但一到真正上线部署，

大模型越来越聪明，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。计算成本仅为开源框架的二分之一。

另外，而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，ServingKit 在开源推理引擎 SGLang 上进一步优化，如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，造就了一套集深度算子优化、

我们相信，PD 分离、这是一个高吞吐量、

图源：2024 冬季火山引擎 FORCE 原动力大会上火山引擎总裁谭待的演讲

事实上，从而在过度缓存 (可能会导致查找延迟) 和不足缓存 (导致漏查和 KV 缓存重新计算) 之间取得平衡。而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。提升了模型吞吐性能。vLLM、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，