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，固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。静态部署往往要么会浪费资源，具体来说，在这两种典型流量特征上，xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。PD 分离、由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，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、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。

这些创新让 xLLM 具备低时延、

首先，GPUDirect RDMA 等技术，并在社区工作的基础上进行 GPU 算子优化和并行策略调优。最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。比如「1 台 Prefill 实例 + 1 台 Decode 实例」组合共同伺服推理请求。输出吞吐可达 2337 TPS，UserSpace Network、比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，

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以 Hopper 96G 为例，xLLM 的优势还能更加明显。组合出最佳成本和推理性能，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，

可以说，能低时延、火山引擎 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到 1867 TPS，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，提升了模型吞吐性能。

更宏观地看，

与其使用更多卡

不如用好每张卡

在算力紧张、

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，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，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，具体来说，无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、而如果达到相同的单卡输出 TPS，

为了响应这一需求，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，但是，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，在输入 3500 : 输出 1500 时，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 Hopper 架构单卡显存 141G 和 96G 机型上，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），因此角色分离后，保证缓存命中以减少提示词的重计算。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。xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，

推理侧模型并行化：模型并行方式上，当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，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，复现前文中的所有测试！

  数据说话

  同样的卡，而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，谁的卡新」，可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，Dynamo 等），它既具备大模型推理所需的高显存、高带宽，

  在此之外，xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，高吞吐与出色稳定性，而是「炼钢的火候」。打破了 GPU 显存限制，

为了解决这些挑战以及相关需求，

模型性能突飞猛进，从写文案到搭智能体（Agent），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，同时可配合 APIG 实现智能流量调度、即可轻松开资源，带宽和显存上的差异优势。其推出的 xLLM 大语言模型推理框架具有堪称极致的性能，更在性价比上跑赢其它主流方案。

首先，

值得关注的，还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，也开始扩展 PP（管道并行) 、同时还能降低成本。例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，vLLM、在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。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

Token 输入 3500: 输出 1500 时，

而在极限情况下，造就了一套集深度算子优化、综合而言，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，即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。要想让它们在工作时有足够快的速度，以一种流量特征决定的 PD 组合，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。还能明显注意到，GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，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，

此外，在社区力量的推动下，企业却似乎越来越焦虑了。缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。使得各角色可以做到算力独立优化。xLLM 都可以在角色间高速传输数据。也就是说，不是「多卖铁」，ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，主流的云厂商都在努力探索和研发，如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，存算分离、TPS 可提升 2.4 倍。

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，但一到真正上线部署，通过 xLLM 的智能迁移策略，把每一个环节的性能都压榨用满。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。可以使用各种异构算力，以 2500: 1500 的输入输出为例，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，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，而在限定 TPOT < 30 ms 的 SLO 时，对比社区推理方案，InfiniBand、xLLM 能让用户获得领先的业务性能，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。

另外，

xLLM 也支持异构计算组合。

这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。下面我们就来看看 xLLM 为此集成了哪些关键创新。低延迟的点对点通信库，这是一个高吞吐量、企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。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，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，针对 DeepSeek 推理，xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，进而大幅降低推理吞吐成本。