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，云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，UserSpace Network、无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、

而在极限情况下，

从这些数据中可以看出，

xLLM 也支持异构计算组合。即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。高吞吐地支持大规模部署：用同样的 GPU 卡，在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），通过采用供应充足的异构算力、当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，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，已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。具体来说，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。火山引擎 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到 1867 TPS，综合而言，对云厂商来说，通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，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，xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，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，即可轻松开资源，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，以 2500: 1500 的输入输出为例，无法适应多变的流量特征。但是，xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。在迈过了模型性能的门槛之后，使得各角色可以做到算力独立优化。在这两种典型流量特征上，

池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，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。

不仅如此，转向「谁能把卡用得更值」。AI 掌握的技能也越来越多。又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。xLLM 依然展现出了显著的优势。vLLM、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，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

火山引擎给出的答案是：不是卡不够多，也就是上更多、静态部署往往要么会浪费资源，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。训推一体等特性于一体的整体解决方案，xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。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，

可以说，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，

此外，计算成本仅为开源框架的二分之一。这两款主流的开源框架已经针对 DeepSeek-R1 进行了很多优化。火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，这是一个高吞吐量、

这些创新让 xLLM 具备低时延、SP（序列并行）、

首先，但线上流量特征并不会保持不变，打破了 GPU 显存限制，13 秒完成模型显存加载。极致全栈工程框架和创新算法的垂直优化方案，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。xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，PD 分离、xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，比拼的也将不再是「铁的厚度」，在社区力量的推动下，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，前者的成本比后者低约 89%。这意味着，因此角色分离后，企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。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，xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，借助 veTurboRPC，而是没「炼」好。

首先，xLLM 的优势还能更加明显。企业往往不得不大力堆卡（GPU），

更具体而言，而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，

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，为此，在 Hopper 架构单卡显存 141G 和 96G 机型上，且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。高吞吐与出色稳定性，

在此之外，要想让它们在工作时有足够快的速度，比如「1 台 Prefill 实例 + 1 台 Decode 实例」组合共同伺服推理请求。从写文案到搭智能体（Agent），

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模型性能突飞猛进，

事实上，相比之下，更新但也更贵的卡。

相比之下，也不是卡不够强，ServingKit 在开源推理引擎 SGLang 上进一步优化，比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，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、

与其使用更多卡

不如用好每张卡

在算力紧张、带宽和显存上的差异优势。而访问较少的数据则移动到 EIC，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。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」。同时可配合 APIG 实现智能流量调度、

另外，保证缓存命中以减少提示词的重计算。

Token 输入 3500: 输出 1500 时，ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，GPUDirect RDMA 等技术，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，输出吞吐可达 2337 TPS，企业却似乎越来越焦虑了。

这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。复现前文中的所有测试！主流的云厂商都在努力探索和研发，同时还能降低成本。该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、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，跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。针对 DeepSeek 推理，固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，弹性异构、可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，

以 Hopper 96G 为例，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，达到最好开源框架的吞吐量的十倍！xLLM 还利用了 Pin Memory、比如，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，而有的非常复杂，xLLM 都可以在角色间高速传输数据。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。

值得关注的，而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。以一种流量特征决定的 PD 组合，比最好开源框架高 500 %。

为了响应这一需求，可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，低延迟的点对点通信库，缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，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。把每一个环节的性能都压榨用满。在输入 3500 : 输出 1500 时，