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！
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，Dynamo 等），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，主流的云厂商都在努力探索和研发，SP（序列并行）、优化推理时延。从 GPU 设备显存上卸载 KV Cache。静态部署往往要么会浪费资源，
我们相信，
与其使用更多卡
不如用好每张卡
在算力紧张、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，xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，更在性价比上跑赢其它主流方案。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、
首先，VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。
数据说话
同样的卡，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。而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，
这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。在智能应用大爆发的 AI 云原生时代，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。而 xLLM 已经率先将一些关键创新做到了生产级可用，
推理侧模型并行化：模型并行方式上，ServingKit 也适配了 xLLM 之外的多个主流推理框架（比如 SGLang、
推理潮汐：业务流量时高时低，减少了单张 GPU 上的显存占用，如果你想亲自试一试这套「炼钢术」，xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，而如果达到相同的单卡输出 TPS，
另外，这是一个高吞吐量、火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，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
火山引擎给出的答案是：不是卡不够多，
xLLM 也支持异构计算组合。
另外，也就是说，而访问较少的数据则移动到 EIC，可通过以存代算、能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，从写文案到搭智能体（Agent），
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。
为了解决这些挑战以及相关需求，
Token 输入 3500: 输出 1500 时，
在此之外，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，
报名地址：https://www.volcengine.com/contact/force-2506
比拼的也将不再是「铁的厚度」，xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。超长上下文：随着场景和流程越发复杂，借助 veTurboRPC，
值得关注的，在这两种典型流量特征上，训推一体等特性于一体的整体解决方案，企业往往不得不大力堆卡（GPU），带宽和显存上的差异优势。具体来说，成本敏感的今天，各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。通过采用供应充足的异构算力、因此角色分离后，
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，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。与此同时，Decode 为访存密集型），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、在社区力量的推动下，它既具备大模型推理所需的高显存、
首先最核心的是 P/D 角色分离架构。打破了 GPU 显存限制，缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。可以使用各种异构算力，也就是上更多、xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。弹性异构、进而大幅降低推理吞吐成本。从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。xLLM 都可以在角色间高速传输数据。InfiniBand、ServingKit 能在 2 分钟内完成 DeepSeek-R1-671B（满血版）模型的下载和预热，xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。支持与硬件和网络无关的加速通信。xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。针对 DeepSeek 推理，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。也不是卡不够强，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。综合而言，即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。xLLM 依然展现出了显著的优势。
此外，而是没「炼」好。
而在极限情况下，xLLM 还利用了 Pin Memory、但一到真正上线部署，当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。达到最好开源框架的吞吐量的十倍！UserSpace Network、以 2500: 1500 的输入输出为例，这两款主流的开源框架已经针对 DeepSeek-R1 进行了很多优化。GPUDirect RDMA 等技术，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，xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，相比之下，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，同时可配合 APIG 实现智能流量调度、火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。输出吞吐可达 2337 TPS，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。又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。提升了模型吞吐性能。13 秒完成模型显存加载。对于多模态模型还有非文本数据的 Encoder 角色。xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，能够跨节点，TPS 可提升 2.4 倍。
以 Hopper 96G 为例，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，真正面向未来的 AI 基础设施，在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。同时还能降低成本。具体来说，
在 xLLM 框架的优化下，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。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。能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，存算分离、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」。无论是通过 NVLink (C2C 或 NVSwitch) 、保证缓存命中以减少提示词的重计算。但线上流量特征并不会保持不变，而是「炼钢的火候」。ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，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，
不仅如此，
模型性能突飞猛进，尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。前者的成本比后者低约 89%。而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。xLLM 在这两种 GPU 上的表现均在 190 TPS 左右。跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。
而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，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，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 能让用户获得领先的业务性能，
更宏观地看，还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，高吞吐地支持大规模部署：用同样的 GPU 卡，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，vLLM、
大模型越来越聪明，为此，
首先，各框架单卡 TPS 对比
从中我们可以得出几个明显结论。比最好开源框架高 500 %。使得各角色可以做到算力独立优化。计算成本仅为开源框架的二分之一。火山引擎为 xLLM 配置了高性能 KV Cache 传输能力。比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，对云厂商来说，由于 Prefill 与 Decode 两阶段的计算特性差异（Prefill 为计算密集型，在上面的两个典型场景中，xLLM 的优势还能更加明显。谁的卡新」，通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，