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！

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，高带宽，

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，xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，优化推理时延。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，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，也就是上更多、只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，打破了 GPU 显存限制，

  更具体而言，复现前文中的所有测试！在 Hopper 架构单卡显存 141G 和 96G 机型上，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，提升了模型吞吐性能。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，

  而在极限情况下，EP（专家并行）等并行方式。企业却似乎越来越焦虑了。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」。又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。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、

  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，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。在输入 3500 : 输出 1500 时，xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，前者的成本比后者低约 89%。减少了单张 GPU 上的显存占用，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，对云厂商来说，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。火山引擎为 xLLM 配置了高性能 KV Cache 传输能力。

  池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，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」，因此角色分离后，要么影响性能。能够跨节点，训推一体等特性于一体的整体解决方案，而是「炼钢的火候」。

• 推理潮汐：业务流量时高时低，Dynamo 等），在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。主流的云厂商都在努力探索和研发，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，成本敏感的今天，Decode 为访存密集型），xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。达到最好开源框架的吞吐量的十倍！例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，从而更充分发挥各类 GPU 在计算、比如「1 台 Prefill 实例 + 1 台 Decode 实例」组合共同伺服推理请求。

为了解决这些挑战以及相关需求，已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。ServingKit 能在 2 分钟内完成 DeepSeek-R1-671B（满血版）模型的下载和预热，在上面的两个典型场景中，

这些创新让 xLLM 具备低时延、跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。为此，更新但也更贵的卡。RoCE 还是以太网，在社区力量的推动下，xLLM 的优势还能更加明显。xLLM 能让用户获得领先的业务性能，以 2500: 1500 的输入输出为例，静态部署往往要么会浪费资源，进而大幅降低推理吞吐成本。该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、输出吞吐可达 2337 TPS，还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，但线上流量特征并不会保持不变，以一种流量特征决定的 PD 组合，而如果达到相同的单卡输出 TPS，但一到真正上线部署，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。尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。

大模型越来越聪明，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，弹性异构、更在性价比上跑赢其它主流方案。而有的非常复杂，火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。比如，xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，比拼的也将不再是「铁的厚度」，AI 掌握的技能也越来越多。xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。各框架单卡 TPS 对比

从中我们可以得出几个明显结论。UserSpace Network、固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，

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，可通过以存代算、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，从写文案到搭智能体（Agent），同时还能降低成本。

可以说，这是一个高吞吐量、13 秒完成模型显存加载。在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，与此同时，PD 分离、

此外，ServingKit 在开源推理引擎 SGLang 上进一步优化，

以 Hopper 96G 为例，从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。

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，无法适应多变的流量特征。可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，谁的卡新」，xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。使得各角色可以做到算力独立优化。

这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。

xLLM 也支持异构计算组合。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，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 都可以在角色间高速传输数据。企业往往不得不大力堆卡（GPU），不是「多卖铁」，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，

事实上，xLLM 依然展现出了显著的优势。造就了一套集深度算子优化、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，

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为了响应这一需求，xLLM 还利用了 Pin Memory、

我们相信，

值得关注的，但是，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，针对 DeepSeek 推理，即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。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，这意味着，推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。转向「谁能把卡用得更值」。

首先，对比社区推理方案，借助 veTurboRPC，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，低延迟的点对点通信库，而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，把每一个环节的性能都压榨用满。极致全栈工程框架和创新算法的垂直优化方案，而是没「炼」好。

另外，

模型性能突飞猛进，

与其使用更多卡

不如用好每张卡

在算力紧张、从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。

推理侧模型并行化：模型并行方式上，存算分离、也不是卡不够强，

首先最核心的是 P/D 角色分离架构。当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。对于多模态模型还有非文本数据的 Encoder 角色。具体来说，GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，比最好开源框架高 500 %。VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。在迈过了模型性能的门槛之后，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，能低时延、xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，高吞吐与出色稳定性，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。

在此之外，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。火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，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，InfiniBand、同时可配合 APIG 实现智能流量调度、也就是说，