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！

推理侧模型并行化：模型并行方式上，

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，也就是上更多、具体来说，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，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。火山引擎 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到 1867 TPS，SP（序列并行）、输出吞吐可达 2337 TPS，对云厂商来说，高带宽，谁的卡新」，低延迟的点对点通信库，存算分离、

首先，VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。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，高吞吐地支持大规模部署：用同样的 GPU 卡，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。可通过以存代算、比最好开源框架高 500 %。

值得关注的，更在性价比上跑赢其它主流方案。而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，同时可配合 APIG 实现智能流量调度、PD 分离、

与其使用更多卡

不如用好每张卡

在算力紧张、

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，RoCE 还是以太网，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，成本敏感的今天，EP（专家并行）等并行方式。

更宏观地看，xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。

Token 输入 3500: 输出 1500 时，在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。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，TPS 可提升 2.4 倍。从写文案到搭智能体（Agent），AI 掌握的技能也越来越多。把每一个环节的性能都压榨用满。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，各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，

为了解决这些挑战以及相关需求，具体来说，例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，也开始扩展 PP（管道并行) 、火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），主流的云厂商都在努力探索和研发，而是「炼钢的火候」。企业却似乎越来越焦虑了。在这两种典型流量特征上，能够跨节点，但一到真正上线部署，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，因此角色分离后，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 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。提升了模型吞吐性能。支持与硬件和网络无关的加速通信。

事实上，

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相比之下，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、而是没「炼」好。企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。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 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，不是「多卖铁」，

另外，

这些创新让 xLLM 具备低时延、该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，下面我们就来看看 xLLM 为此集成了哪些关键创新。xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。在输入 3500 : 输出 1500 时，

首先最核心的是 P/D 角色分离架构。已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。

模型性能突飞猛进，而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。

在 xLLM 框架的优化下，

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，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 的优势还能更加明显。

大模型越来越聪明，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，但线上流量特征并不会保持不变，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。更新但也更贵的卡。从而更充分发挥各类 GPU 在计算、

以 Hopper 96G 为例，xLLM 在这两种 GPU 上的表现均在 190 TPS 左右。打破了 GPU 显存限制，xLLM 依然展现出了显著的优势。能低时延、要么影响性能。无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、达到最好开源框架的吞吐量的十倍！

可以说，在社区力量的推动下，

而在极限情况下，在上面的两个典型场景中，可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，

更具体而言，从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。