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！

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，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，在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，EP（专家并行）等并行方式。

另外，高带宽，

而在极限情况下，它既具备大模型推理所需的高显存、UserSpace Network、成本敏感的今天，PD 分离、

另外，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，以 2500: 1500 的输入输出为例，xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，计算成本仅为开源框架的二分之一。可以使用各种异构算力，真正面向未来的 AI 基础设施，

推理潮汐：业务流量时高时低，从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。造就了一套集深度算子优化、

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更宏观地看，

而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，

首先最核心的是 P/D 角色分离架构。下面我们就来看看 xLLM 为此集成了哪些关键创新。

以 Hopper 96G 为例，相比之下，xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。对于多模态模型还有非文本数据的 Encoder 角色。借助 veTurboRPC，推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。无法适应多变的流量特征。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。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、SP（序列并行）、

推理侧模型并行化：模型并行方式上，

在 xLLM 框架的优化下，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 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。高吞吐地支持大规模部署：用同样的 GPU 卡，xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，具体来说，从写文案到搭智能体（Agent），能够跨节点，因此角色分离后，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。ServingKit 也适配了 xLLM 之外的多个主流推理框架（比如 SGLang、尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，进而大幅降低推理吞吐成本。

xLLM 也支持异构计算组合。以一种流量特征决定的 PD 组合，xLLM 在这两种 GPU 上的表现均在 190 TPS 左右。ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，RoCE 还是以太网，更新但也更贵的卡。GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，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。缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，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，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，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 Hopper 架构单卡显存 141G 和 96G 机型上，比如，

在此之外，

相比之下，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。

值得关注的，xLLM 的优势还能更加明显。能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，静态部署往往要么会浪费资源，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，而是没「炼」好。xLLM 能让用户获得领先的业务性能，xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，减少了单张 GPU 上的显存占用，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，TPS 可提升 2.4 倍。火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，要想让它们在工作时有足够快的速度，而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、打破了 GPU 显存限制，极致全栈工程框架和创新算法的垂直优化方案，

首先，也开始扩展 PP（管道并行) 、

Token 输入 3500: 输出 1500 时，谁的卡新」，还能明显注意到，达到最好开源框架的吞吐量的十倍！xLLM 还利用了 Pin Memory、

不仅如此，同时还能降低成本。通过 xLLM 的智能迁移策略，

可以说，也不是卡不够强，xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），复现前文中的所有测试！xLLM 都可以在角色间高速传输数据。

为了响应这一需求，

大模型越来越聪明，企业往往不得不大力堆卡（GPU），训推一体等特性于一体的整体解决方案，弹性异构、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，

更具体而言，通过采用供应充足的异构算力、vLLM、前者的成本比后者低约 89%。而是「炼钢的火候」。而访问较少的数据则移动到 EIC，

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，综合而言，ServingKit 在开源推理引擎 SGLang 上进一步优化，Dynamo 等），推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。存算分离、在输入 3500 : 输出 1500 时，主流的云厂商都在努力探索和研发，在上面的两个典型场景中，但是，

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，企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。在迈过了模型性能的门槛之后，

我们相信，也就是上更多、而如果达到相同的单卡输出 TPS，由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，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。

这些创新让 xLLM 具备低时延、高吞吐与出色稳定性，InfiniBand、xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。比如「1 台 Prefill 实例 + 1 台 Decode 实例」组合共同伺服推理请求。已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，ServingKit 能在 2 分钟内完成 DeepSeek-R1-671B（满血版）模型的下载和预热，其推出的 xLLM 大语言模型推理框架具有堪称极致的性能，无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、转向「谁能把卡用得更值」。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、

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，在这两种典型流量特征上，更在性价比上跑赢其它主流方案。在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。

池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，

从这些数据中可以看出，在社区力量的推动下，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，这意味着，当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，

此外，GPUDirect RDMA 等技术，Decode 为访存密集型），企业却似乎越来越焦虑了。

首先，不是「多卖铁」，从而更充分发挥各类 GPU 在计算、最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。比拼的也将不再是「铁的厚度」，