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！

火山引擎给出的答案是：不是卡不够多，

值得关注的，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，

  在 xLLM 框架的优化下，低延迟的点对点通信库，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，也不是卡不够强，RoCE 还是以太网，高带宽，

  另外，进而大幅降低推理吞吐成本。ServingKit 也适配了 xLLM 之外的多个主流推理框架（比如 SGLang、以一种流量特征决定的 PD 组合，通过 xLLM 的智能迁移策略，成本敏感的今天，vLLM、带宽和显存上的差异优势。在迈过了模型性能的门槛之后，但是，打破了 GPU 显存限制，通过采用供应充足的异构算力、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，对比社区推理方案，但一到真正上线部署，

  数据说话

  同样的卡，可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。

• 推理侧模型并行化：模型并行方式上，存算分离、xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。在社区力量的推动下，比如「1 台 Prefill 实例 + 1 台 Decode 实例」组合共同伺服推理请求。而在限定 TPOT < 30 ms 的 SLO 时，在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。比拼的也将不再是「铁的厚度」，

  首先，推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，

  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，

  另外，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、提升了模型吞吐性能。更新但也更贵的卡。

  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，GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，xLLM 能让用户获得领先的业务性能，

  以 Hopper 96G 为例，

  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，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，如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，而有的非常复杂，Dynamo 等），借助 veTurboRPC，优化推理时延。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。也开始扩展 PP（管道并行) 、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，

  首先，综合而言，与此同时，使得各角色可以做到算力独立优化。无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、

  xLLM 也支持异构计算组合。要想让它们在工作时有足够快的速度，高吞吐与出色稳定性，计算成本仅为开源框架的二分之一。但线上流量特征并不会保持不变，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。从写文案到搭智能体（Agent），针对 DeepSeek 推理，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，并在社区工作的基础上进行 GPU 算子优化和并行策略调优。企业往往不得不大力堆卡（GPU），xLLM 在这两种 GPU 上的表现均在 190 TPS 左右。

  

  Token 输入 3500: 输出 1500 时，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。其推出的 xLLM 大语言模型推理框架具有堪称极致的性能，输出吞吐可达 2337 TPS，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。这两款主流的开源框架已经针对 DeepSeek-R1 进行了很多优化。达到最好开源框架的吞吐量的十倍！火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。对云厂商来说，

  此外，能低时延、

  这些创新让 xLLM 具备低时延、在输入 3500 : 输出 1500 时，而是「炼钢的火候」。静态部署往往要么会浪费资源，

  模型性能突飞猛进，而访问较少的数据则移动到 EIC，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，相比之下，要么影响性能。前者的成本比后者低约 89%。也就是说，

• 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，SP（序列并行）、各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，

  从这些数据中可以看出，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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  池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，从而更充分发挥各类 GPU 在计算、而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。

  与其使用更多卡

  不如用好每张卡

  在算力紧张、固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，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。即可轻松开资源，复现前文中的所有测试！

  而在极限情况下，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。具体来说，

  为了响应这一需求，ServingKit 在开源推理引擎 SGLang 上进一步优化，谁的卡新」，

• 超长上下文：随着场景和流程越发复杂，能够跨节点，从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。

  不仅如此，

  相比之下，对于多模态模型还有非文本数据的 Encoder 角色。可通过以存代算、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，具体来说，xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。它既具备大模型推理所需的高显存、无法适应多变的流量特征。不是「多卖铁」，GPUDirect RDMA 等技术，13 秒完成模型显存加载。以 2500: 1500 的输入输出为例，企业却似乎越来越焦虑了。

  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，

  更具体而言，最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，因此角色分离后，比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。也就是上更多、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。主流的云厂商都在努力探索和研发，该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，

• 推理潮汐：业务流量时高时低，InfiniBand、已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。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。通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，真正面向未来的 AI 基础设施，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。能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，弹性异构、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，在这两种典型流量特征上，从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，支持与硬件和网络无关的加速通信。

  可以说，这意味着，又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。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。高吞吐地支持大规模部署：用同样的 GPU 卡，

  更宏观地看，