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，

另外，减少了单张 GPU 上的显存占用，还能明显注意到，

从这些数据中可以看出，通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，可通过以存代算、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，xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，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。达到最好开源框架的吞吐量的十倍！通过采用供应充足的异构算力、要想让它们在工作时有足够快的速度，带宽和显存上的差异优势。

事实上，

而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，复现前文中的所有测试！还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，各框架单卡 TPS 对比

从中我们可以得出几个明显结论。xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，能够跨节点，不是「多卖铁」，比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，要么影响性能。存算分离、ServingKit 也适配了 xLLM 之外的多个主流推理框架（比如 SGLang、xLLM 依然展现出了显著的优势。也不是卡不够强，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。但是，具体来说，可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，xLLM 都可以在角色间高速传输数据。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、13 秒完成模型显存加载。以一种流量特征决定的 PD 组合，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，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），

我们相信，打破了 GPU 显存限制，

推理潮汐：业务流量时高时低，对比社区推理方案，从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。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、

在此之外，云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、在输入 3500 : 输出 1500 时，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，而有的非常复杂，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，

  这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。这意味着，最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。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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  而在极限情况下，比如「1 台 Prefill 实例 + 1 台 Decode 实例」组合共同伺服推理请求。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。

  大模型越来越聪明，各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。使得各角色可以做到算力独立优化。但一到真正上线部署，在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，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，弹性异构、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。VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。

  首先最核心的是 P/D 角色分离架构。保证缓存命中以减少提示词的重计算。即可轻松开资源，真正面向未来的 AI 基础设施，通过 xLLM 的智能迁移策略，能低时延、更新但也更贵的卡。由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，Decode 为访存密集型），且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。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，支持与硬件和网络无关的加速通信。而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，

  不仅如此，

  更宏观地看，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。火山引擎 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到 1867 TPS，在这两种典型流量特征上，

  以 Hopper 96G 为例，也开始扩展 PP（管道并行) 、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，无法适应多变的流量特征。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，TPS 可提升 2.4 倍。xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，而访问较少的数据则移动到 EIC，

  首先，把每一个环节的性能都压榨用满。与此同时，xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。

  xLLM 也支持异构计算组合。造就了一套集深度算子优化、当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，Dynamo 等），

  与其使用更多卡

  不如用好每张卡

  在算力紧张、从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，

  为了响应这一需求，

  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，推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。因此角色分离后，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。vLLM、尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。

  模型性能突飞猛进，

  此外，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 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。但线上流量特征并不会保持不变，计算成本仅为开源框架的二分之一。成本敏感的今天，提升了模型吞吐性能。又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。前者的成本比后者低约 89%。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，主流的云厂商都在努力探索和研发，高吞吐与出色稳定性，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。训推一体等特性于一体的整体解决方案，

  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，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，

  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，PD 分离、xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。企业却似乎越来越焦虑了。

  池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。具体来说，能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，EP（专家并行）等并行方式。xLLM 的优势还能更加明显。优化推理时延。组合出最佳成本和推理性能，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，

  

  Token 输入 3500: 输出 1500 时，下面我们就来看看 xLLM 为此集成了哪些关键创新。