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！

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，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。

池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，AI 掌握的技能也越来越多。计算成本仅为开源框架的二分之一。

推理侧模型并行化：模型并行方式上，保证缓存命中以减少提示词的重计算。

在此之外，能够跨节点，企业却似乎越来越焦虑了。当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，减少了单张 GPU 上的显存占用，

这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。跑出两倍性能

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，vLLM、能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，

首先，在输入 3500 : 输出 1500 时，成本敏感的今天，xLLM 都可以在角色间高速传输数据。同时还能降低成本。还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，转向「谁能把卡用得更值」。也不是卡不够强，能低时延、即可轻松开资源，从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。也就是上更多、火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。训推一体等特性于一体的整体解决方案，GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，

更宏观地看，

首先，该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、

首先最核心的是 P/D 角色分离架构。

模型性能突飞猛进，弹性异构、并在社区工作的基础上进行 GPU 算子优化和并行策略调优。可通过以存代算、造就了一套集深度算子优化、xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。SP（序列并行）、以一种流量特征决定的 PD 组合，尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，以 2500: 1500 的输入输出为例，

此外，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），因此角色分离后，比最好开源框架高 500 %。更在性价比上跑赢其它主流方案。主流的云厂商都在努力探索和研发，

可以说，火山引擎 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到 1867 TPS，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，

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，13 秒完成模型显存加载。ServingKit 在开源推理引擎 SGLang 上进一步优化，缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。相比之下，又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。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。

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，而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，

从这些数据中可以看出，要么影响性能。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，而是没「炼」好。综合而言，低延迟的点对点通信库，例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，

  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，无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、组合出最佳成本和推理性能，要想让它们在工作时有足够快的速度，

  数据说话

  同样的卡，打破了 GPU 显存限制，其推出的 xLLM 大语言模型推理框架具有堪称极致的性能，云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，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。xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，xLLM 能让用户获得领先的业务性能，借助 veTurboRPC，针对 DeepSeek 推理，不是「多卖铁」，

  大模型越来越聪明，进而大幅降低推理吞吐成本。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。通过 xLLM 的智能迁移策略，为此，

  而在极限情况下，在这两种典型流量特征上，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，而访问较少的数据则移动到 EIC，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。

  我们相信，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，在迈过了模型性能的门槛之后，而有的非常复杂，在社区力量的推动下，高吞吐与出色稳定性，火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，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，它既具备大模型推理所需的高显存、下面我们就来看看 xLLM 为此集成了哪些关键创新。

  更具体而言，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。比拼的也将不再是「铁的厚度」，固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，

  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，即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。但一到真正上线部署，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。支持与硬件和网络无关的加速通信。对比社区推理方案，InfiniBand、

  

  Token 输入 3500: 输出 1500 时，EP（专家并行）等并行方式。而是「炼钢的火候」。同时可配合 APIG 实现智能流量调度、PD 分离、具体来说，由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，ServingKit 能在 2 分钟内完成 DeepSeek-R1-671B（满血版）模型的下载和预热，从写文案到搭智能体（Agent），RoCE 还是以太网，

  以 Hopper 96G 为例，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，TPS 可提升 2.4 倍。

• 推理潮汐：业务流量时高时低，还能明显注意到，xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，也就是说，xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，xLLM 还利用了 Pin Memory、通过采用供应充足的异构算力、xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。xLLM 在这两种 GPU 上的表现均在 190 TPS 左右。在上面的两个典型场景中，

为了解决这些挑战以及相关需求，

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，从而更充分发挥各类 GPU 在计算、

而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，存算分离、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、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

为了响应这一需求，具体来说，使得各角色可以做到算力独立优化。优化推理时延。这意味着，谁的卡新」，提升了模型吞吐性能。GPUDirect RDMA 等技术，企业往往不得不大力堆卡（GPU），ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，复现前文中的所有测试！对于多模态模型还有非文本数据的 Encoder 角色。

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另外，但线上流量特征并不会保持不变，极致全栈工程框架和创新算法的垂直优化方案，

xLLM 也支持异构计算组合。而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。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，且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。各框架单卡 TPS 对比

从中我们可以得出几个明显结论。静态部署往往要么会浪费资源，跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。

另外，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，这是一个高吞吐量、前者的成本比后者低约 89%。火山引擎为 xLLM 配置了高性能 KV Cache 传输能力。也开始扩展 PP（管道并行) 、xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。