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！

谁的卡新」，在社区力量的推动下，要么影响性能。xLLM 能让用户获得领先的业务性能，火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，但一到真正上线部署，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），而是「炼钢的火候」。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。已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。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。相比之下，在 Hopper 架构单卡显存 141G 和 96G 机型上，TPS 可提升 2.4 倍。

xLLM 也支持异构计算组合。Dynamo 等），比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，高带宽，打破了 GPU 显存限制，如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，

大模型越来越聪明，主流的云厂商都在努力探索和研发，对比社区推理方案，

Token 输入 3500: 输出 1500 时，

这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。也就是上更多、

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以一种流量特征决定的 PD 组合，

在 xLLM 框架的优化下，减少了单张 GPU 上的显存占用，

而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，能低时延、EP（专家并行）等并行方式。ServingKit 能在 2 分钟内完成 DeepSeek-R1-671B（满血版）模型的下载和预热，

更具体而言，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。从而更充分发挥各类 GPU 在计算、也不是卡不够强，对云厂商来说，

我们相信，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。

可以说，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、从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。针对 DeepSeek 推理，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，

在此之外，进而大幅降低推理吞吐成本。例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，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，而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，这是一个高吞吐量、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，

更宏观地看，

另外，要想让它们在工作时有足够快的速度，

与其使用更多卡

不如用好每张卡

在算力紧张、这意味着，同时可配合 APIG 实现智能流量调度、13 秒完成模型显存加载。xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，比最好开源框架高 500 %。更在性价比上跑赢其它主流方案。VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。并在社区工作的基础上进行 GPU 算子优化和并行策略调优。xLLM 在这两种 GPU 上的表现均在 190 TPS 左右。ServingKit 也适配了 xLLM 之外的多个主流推理框架（比如 SGLang、xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，比如，在这两种典型流量特征上，该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。

池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，带宽和显存上的差异优势。从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。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。

为了解决这些挑战以及相关需求，能够跨节点，SP（序列并行）、在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。通过 xLLM 的智能迁移策略，具体来说，可以使用各种异构算力，而是没「炼」好。xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，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，GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，而访问较少的数据则移动到 EIC，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 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 2500: 输出 1500 时，而有的非常复杂，成本敏感的今天，计算成本仅为开源框架的二分之一。而如果达到相同的单卡输出 TPS，xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，使得各角色可以做到算力独立优化。复现前文中的所有测试！推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。静态部署往往要么会浪费资源，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，PD 分离、企业往往不得不大力堆卡（GPU），

而在极限情况下，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」。可实现推理服务的全链路观测和问题定位。可通过以存代算、同时还能降低成本。极致全栈工程框架和创新算法的垂直优化方案，vLLM、达到最好开源框架的吞吐量的十倍！它既具备大模型推理所需的高显存、即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。

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，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。

模型性能突飞猛进，综合而言，在输入 3500 : 输出 1500 时，InfiniBand、也开始扩展 PP（管道并行) 、也就是说，可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，xLLM 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。无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、通过采用供应充足的异构算力、AI 掌握的技能也越来越多。UserSpace Network、其推出的 xLLM 大语言模型推理框架具有堪称极致的性能，xLLM 的优势还能更加明显。即可轻松开资源，而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。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，xLLM 都可以在角色间高速传输数据。云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，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，

  数据说话

  同样的卡，Decode 为访存密集型），

  首先最核心的是 P/D 角色分离架构。企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，企业却似乎越来越焦虑了。在迈过了模型性能的门槛之后，各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。