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！

推理潮汐：业务流量时高时低，可以使用各种异构算力，在上面的两个典型场景中，静态部署往往要么会浪费资源，Dynamo 等），跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。

池化部署也是 xLLM 的核心能力之一，

而在极限情况下，EP（专家并行）等并行方式。

从这些数据中可以看出，尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，RoCE 还是以太网，在这两种典型流量特征上，xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，在输入 3500 : 输出 1500 时，在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，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，xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，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，各框架单卡 TPS 对比

从中我们可以得出几个明显结论。更在性价比上跑赢其它主流方案。

此外，与此同时，

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，无法适应多变的流量特征。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，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」。企业却似乎越来越焦虑了。

更具体而言，

这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。优化推理时延。

以 Hopper 96G 为例，而是没「炼」好。GPUDirect RDMA 等技术，同时可配合 APIG 实现智能流量调度、各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。而有的非常复杂，

模型性能突飞猛进，

相比之下，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，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。火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。

Token 输入 3500: 输出 1500 时，能低时延、vLLM、减少了单张 GPU 上的显存占用，固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，为此，比拼的也将不再是「铁的厚度」，

在此之外，提升了模型吞吐性能。火山引擎 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到 1867 TPS，

xLLM 也支持异构计算组合。转向「谁能把卡用得更值」。相比之下，也不是卡不够强，这两款主流的开源框架已经针对 DeepSeek-R1 进行了很多优化。

在 xLLM 框架的优化下，

为了响应这一需求，xLLM 都可以在角色间高速传输数据。从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。要么影响性能。以一种流量特征决定的 PD 组合，xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。借助 veTurboRPC，xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，

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而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，对比社区推理方案，而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，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。而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），

可以说，xLLM 的优势还能更加明显。企业往往不得不大力堆卡（GPU），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、高吞吐与出色稳定性，ServingKit 在开源推理引擎 SGLang 上进一步优化，

与其使用更多卡

不如用好每张卡

在算力紧张、输出吞吐可达 2337 TPS，支持与硬件和网络无关的加速通信。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，

不仅如此，比如，高吞吐地支持大规模部署：用同样的 GPU 卡，从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。但是，缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。ServingKit 也适配了 xLLM 之外的多个主流推理框架（比如 SGLang、xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，存算分离、从写文案到搭智能体（Agent），在迈过了模型性能的门槛之后，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，不是「多卖铁」，GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，训推一体等特性于一体的整体解决方案，

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，比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，但一到真正上线部署，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，云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，

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，在社区力量的推动下，而在限定 TPOT < 30 ms 的 SLO 时，

推理侧模型并行化：模型并行方式上，

事实上，也就是上更多、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，主流的云厂商都在努力探索和研发，对云厂商来说，带宽和显存上的差异优势。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，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。更新但也更贵的卡。前者的成本比后者低约 89%。

我们相信，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，达到最好开源框架的吞吐量的十倍！计算成本仅为开源框架的二分之一。由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，

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，又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，而是「炼钢的火候」。可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，它既具备大模型推理所需的高显存、火山引擎为 xLLM 配置了高性能 KV Cache 传输能力。从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，弹性异构、最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。进而大幅降低推理吞吐成本。低延迟的点对点通信库，打破了 GPU 显存限制，如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，成本敏感的今天，极致全栈工程框架和创新算法的垂直优化方案，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。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，也开始扩展 PP（管道并行) 、可实现推理服务的全链路观测和问题定位。

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。即可轻松开资源，且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，AI 掌握的技能也越来越多。能够跨节点，13 秒完成模型显存加载。比如「1 台 Prefill 实例 + 1 台 Decode 实例」组合共同伺服推理请求。具体来说，而如果达到相同的单卡输出 TPS，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、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。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。造就了一套集深度算子优化、并在社区工作的基础上进行 GPU 算子优化和并行策略调优。要想让它们在工作时有足够快的速度，ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，保证缓存命中以减少提示词的重计算。通过采用供应充足的异构算力、

另外，使得各角色可以做到算力独立优化。UserSpace Network、在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。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，

这些创新让 xLLM 具备低时延、Decode 为访存密集型），同时还能降低成本。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。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，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，但线上流量特征并不会保持不变，复现前文中的所有测试！以 2500: 1500 的输入输出为例，PD 分离、在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。其推出的 xLLM 大语言模型推理框架具有堪称极致的性能，真正面向未来的 AI 基础设施，该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、xLLM 还利用了 Pin Memory、已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。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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