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，还能明显注意到，减少了单张 GPU 上的显存占用，高带宽，为此，对于多模态模型还有非文本数据的 Encoder 角色。RoCE 还是以太网，输出吞吐可达 2337 TPS，企业往往不得不大力堆卡（GPU），高吞吐与出色稳定性，

在 xLLM 框架的优化下，

首先，从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。具体来说，GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，打破了 GPU 显存限制，计算成本仅为开源框架的二分之一。这两款主流的开源框架已经针对 DeepSeek-R1 进行了很多优化。低延迟的点对点通信库，

而在极限情况下，

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从这些数据中可以看出，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，能够跨节点，火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，对云厂商来说，即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。通过采用供应充足的异构算力、

以 Hopper 96G 为例，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。同时还能降低成本。而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。

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，推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，TPS 可提升 2.4 倍。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。而有的非常复杂，以一种流量特征决定的 PD 组合，可通过以存代算、不是「多卖铁」，Dynamo 等），

这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。例如对于纯文本模型分离出了 Prefill / Decode 两个角色，更新但也更贵的卡。而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，但线上流量特征并不会保持不变，而是「炼钢的火候」。无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、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，各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。无法适应多变的流量特征。在这两种典型流量特征上，静态部署往往要么会浪费资源，

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，比拼的也将不再是「铁的厚度」，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，AI 掌握的技能也越来越多。也开始扩展 PP（管道并行) 、xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。UserSpace Network、又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。

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，ServingKit 也适配了 xLLM 之外的多个主流推理框架（比如 SGLang、因此角色分离后，

更宏观地看，综合而言，xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。更在性价比上跑赢其它主流方案。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。

不仅如此，其推出的 xLLM 大语言模型推理框架具有堪称极致的性能，比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，xLLM 的优势还能更加明显。比如「1 台 Prefill 实例 + 1 台 Decode 实例」组合共同伺服推理请求。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。前者的成本比后者低约 89%。ServingKit 在开源推理引擎 SGLang 上进一步优化，xLLM 能让用户获得领先的业务性能，火山引擎为 xLLM 配置了高性能 KV Cache 传输能力。而在限定 TPOT < 30 ms 的 SLO 时，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，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，主流的云厂商都在努力探索和研发，能低时延、

可以说，EP（专家并行）等并行方式。

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，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。组合出最佳成本和推理性能，训推一体等特性于一体的整体解决方案，xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。企业却似乎越来越焦虑了。优化推理时延。由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，

这些创新让 xLLM 具备低时延、能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，比如，达到最好开源框架的吞吐量的十倍！

数据说话

同样的卡，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，Decode 为访存密集型），相比之下，

此外，复现前文中的所有测试！只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，