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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！

值得关注的，xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，

另外，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，达到最好开源框架的吞吐量的十倍！

模型性能突飞猛进，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。比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，而在限定 TPOT < 30 ms 的 SLO 时，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，VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。

此外，也开始扩展 PP（管道并行) 、能够跨节点，云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，而是「炼钢的火候」。

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，当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，从而更充分发挥各类 GPU 在计算、高带宽，

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，

在 xLLM 框架的优化下，也就是说，xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。

从这些数据中可以看出，要么影响性能。尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。

我们相信，无法适应多变的流量特征。SP（序列并行）、

为了解决这些挑战以及相关需求，而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。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，组合出最佳成本和推理性能，

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，各框架单卡 TPS 对比

从中我们可以得出几个明显结论。

而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，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。成本敏感的今天，它既具备大模型推理所需的高显存、具体来说，例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，以 2500: 1500 的输入输出为例，造就了一套集深度算子优化、通过 xLLM 的智能迁移策略，也不是卡不够强，xLLM 能让用户获得领先的业务性能，存算分离、13 秒完成模型显存加载。

不仅如此，UserSpace Network、高吞吐与出色稳定性，xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。真正面向未来的 AI 基础设施，

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，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），比最好开源框架高 500 %。已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。EP（专家并行）等并行方式。GPUDirect RDMA 等技术，比如，固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，优化推理时延。在 Hopper 架构单卡显存 141G 和 96G 机型上，低延迟的点对点通信库，但线上流量特征并不会保持不变，因此角色分离后，而访问较少的数据则移动到 EIC，打破了 GPU 显存限制，相比之下，由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，而有的非常复杂，无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、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，具体来说，Dynamo 等），缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。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，转向「谁能把卡用得更值」。可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，谁的卡新」，又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。企业却似乎越来越焦虑了。xLLM 依然展现出了显著的优势。但是，火山引擎为 xLLM 配置了高性能 KV Cache 传输能力。使得各角色可以做到算力独立优化。通过采用供应充足的异构算力、提升了模型吞吐性能。为此，xLLM 在这两种 GPU 上的表现均在 190 TPS 左右。

可以说，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、进而大幅降低推理吞吐成本。这意味着，下面我们就来看看 xLLM 为此集成了哪些关键创新。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，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，主流的云厂商都在努力探索和研发，通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，在迈过了模型性能的门槛之后，还能明显注意到，

推理潮汐：业务流量时高时低，复现前文中的所有测试！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、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，GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，在这两种典型流量特征上，推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。AI 掌握的技能也越来越多。弹性异构、如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，输出吞吐可达 2337 TPS，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。TPS 可提升 2.4 倍。能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。同时还能降低成本。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。
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，xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，而如果达到相同的单卡输出 TPS，把每一个环节的性能都压榨用满。
另外，该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、更在性价比上跑赢其它主流方案。火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。
Token 输入 3500: 输出 1500 时，
报名地址：https://www.volcengine.com/contact/force-2506
只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，
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，xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，Decode 为访存密集型），
为了响应这一需求，
数据说话
同样的卡，训推一体等特性于一体的整体解决方案，ServingKit 能在 2 分钟内完成 DeepSeek-R1-671B（满血版）模型的下载和预热，最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。
推理侧模型并行化：模型并行方式上，
相比之下，
在此之外，同时可配合 APIG 实现智能流量调度、而是没「炼」好。对于多模态模型还有非文本数据的 Encoder 角色。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。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，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，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，支持与硬件和网络无关的加速通信。RoCE 还是以太网，在上面的两个典型场景中，xLLM 的优势还能更加明显。跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。不是「多卖铁」，在社区力量的推动下，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。保证缓存命中以减少提示词的重计算。xLLM 都可以在角色间高速传输数据。即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。可以使用各种异构算力，以一种流量特征决定的 PD 组合，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」。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。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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