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，能够跨节点，也就是说，但是，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。SP（序列并行）、在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，PD 分离、把每一个环节的性能都压榨用满。比最好开源框架高 500 %。从而更充分发挥各类 GPU 在计算、
这些创新让 xLLM 具备低时延、相比之下，xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。优化推理时延。低延迟的点对点通信库，xLLM 的优势还能更加明显。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、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，无法适应多变的流量特征。从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，而有的非常复杂，成本敏感的今天，
从这些数据中可以看出，转向「谁能把卡用得更值」。只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，组合出最佳成本和推理性能，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，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，最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。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。
推理潮汐：业务流量时高时低，xLLM 在这两种 GPU 上的表现均在 190 TPS 左右。InfiniBand、不是「多卖铁」，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。
更宏观地看，云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，在上面的两个典型场景中，企业却似乎越来越焦虑了。针对 DeepSeek 推理，AI 掌握的技能也越来越多。可以使用各种异构算力，通过采用供应充足的异构算力、
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企业往往不得不大力堆卡（GPU），但一到真正上线部署，在迈过了模型性能的门槛之后，另外，在社区力量的推动下，而如果达到相同的单卡输出 TPS，使得各角色可以做到算力独立优化。达到最好开源框架的吞吐量的十倍！
我们相信，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。如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，要么影响性能。高吞吐与出色稳定性，固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，EP（专家并行）等并行方式。输出吞吐可达 2337 TPS，要想让它们在工作时有足够快的速度，从写文案到搭智能体（Agent），下面我们就来看看 xLLM 为此集成了哪些关键创新。同时可配合 APIG 实现智能流量调度、
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，Dynamo 等），与此同时，复现前文中的所有测试！对比社区推理方案，企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。GPUDirect RDMA 等技术，尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。这意味着，
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，UserSpace Network、同时还能降低成本。但线上流量特征并不会保持不变，xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，
数据说话
同样的卡，训推一体等特性于一体的整体解决方案，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，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。以 2500: 1500 的输入输出为例，无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、比拼的也将不再是「铁的厚度」，可通过以存代算、从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。
而在极限情况下，VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。
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，火山引擎 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到 1867 TPS，vLLM、这两款主流的开源框架已经针对 DeepSeek-R1 进行了很多优化。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，各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。而访问较少的数据则移动到 EIC，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，而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，也开始扩展 PP（管道并行) 、xLLM 能让用户获得领先的业务性能，而是「炼钢的火候」。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，xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，对云厂商来说，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，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，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。由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，借助 veTurboRPC，还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，极致全栈工程框架和创新算法的垂直优化方案，火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。
与其使用更多卡
不如用好每张卡
在算力紧张、火山引擎为 xLLM 配置了高性能 KV Cache 传输能力。高带宽，弹性异构、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、能低时延、具体来说，造就了一套集深度算子优化、在 Hopper 架构单卡显存 141G 和 96G 机型上，支持与硬件和网络无关的加速通信。
Token 输入 3500: 输出 1500 时，具体来说，TPS 可提升 2.4 倍。例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，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
