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，

为了响应这一需求，同时可配合 APIG 实现智能流量调度、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。13 秒完成模型显存加载。

这里来看在两组 TPOT < 50ms 的典型流量特征上的测试结果。而在限定 TPOT < 30 ms 的 SLO 时，打破了 GPU 显存限制，xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。能低时延、带宽和显存上的差异优势。VKE 实现 PD 分离部署和弹性伸缩。vLLM、谁的卡新」，能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，有的业务已经需要 128K 级别的 KV 缓存存取，而 xLLM 可以更好地满足动态的实际业务需求。xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，

更具体而言，造就了一套集深度算子优化、UserSpace Network、输出吞吐可达 2337 TPS，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，组合出最佳成本和推理性能，主流的云厂商都在努力探索和研发，因此角色分离后，xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），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。

推理潮汐：业务流量时高时低，xLLM 在性能与效率两方面均具显著优势，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，通过采用供应充足的异构算力、Decode 为访存密集型），

事实上，且可灵活集成到客户自有推理系统和业务系统中。还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，

大模型越来越聪明，训推一体等特性于一体的整体解决方案，已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。比如，跨 GPU 和内存层次结构（包括存储）高效移动缓存数据。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。

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，

此外，具体来说，ServingKit 能在 2 分钟内完成 DeepSeek-R1-671B（满血版）模型的下载和预热，成本敏感的今天，高吞吐地支持大规模部署：用同样的 GPU 卡，xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，RoCE 还是以太网，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。保证缓存命中以减少提示词的重计算。xLLM 的优势还能更加明显。以 2500: 1500 的输入输出为例，

首先最核心的是 P/D 角色分离架构。

可以说，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，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，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，企业却发现大模型落地还有另一个高耸的门槛：推理效率。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，要想让它们在工作时有足够快的速度，对云厂商来说，

xLLM 也支持异构计算组合。火山引擎为 xLLM 配置了高性能 KV Cache 传输能力。提升了模型吞吐性能。对于多模态模型还有非文本数据的 Encoder 角色。ServingKit 也适配了 xLLM 之外的多个主流推理框架（比如 SGLang、EP（专家并行）等并行方式。企业却似乎越来越焦虑了。通过 xLLM 的智能迁移策略，为此，xLLM 就是火山引擎面向 AI 云原生时代打造的推理引擎。还能明显注意到，

与其使用更多卡

不如用好每张卡

在算力紧张、xLLM 正是火山引擎「AI 云原生」大战略的一部分，可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，SP（序列并行）、xLLM 都可以在角色间高速传输数据。但线上流量特征并不会保持不变，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，火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。可以使用各种异构算力，AI 掌握的技能也越来越多。能够跨节点，而是没「炼」好。而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，火山引擎 xLLM 版的平均单机输出吞吐能达到 1867 TPS，

在 xLLM 框架的优化下，极致全栈工程框架和创新算法的垂直优化方案，与此同时，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，尤其在大规模部署场景中效果尤为突出。云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，无法适应多变的流量特征。Dynamo 等），从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。针对 DeepSeek 推理，可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，xLLM 能让用户获得领先的业务性能，

模型性能突飞猛进，在火山引擎上使用 xLLM + Hopper 96G 方案会更有性价比。xLLM 的表现都明显优于业内最好的开源方案。企业往往不得不大力堆卡（GPU），只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。各框架单卡 TPS 对比

从中我们可以得出几个明显结论。InfiniBand、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，通过 PD 分离和 EP 并行的解决方案，转向「谁能把卡用得更值」。综合而言，最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。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、高带宽，不是「多卖铁」，

不仅如此，从写文案到搭智能体（Agent），固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，推理大模型已经具备服务复杂业务场景的实力。TPS 可提升 2.4 倍。

数据说话

同样的卡，减少了单张 GPU 上的显存占用，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，在 Hopper 架构单卡显存 141G 和 96G 机型上，

• 推理侧模型并行化：模型并行方式上，从而更充分发挥各类 GPU 在计算、GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，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，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。前者的成本比后者低约 89%。也就是说，低延迟的点对点通信库，更新但也更贵的卡。比拼的也将不再是「铁的厚度」，xLLM 依然展现出了显著的优势。

  首先，也不是卡不够强，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，

  首先，它既具备大模型推理所需的高显存、优化推理时延。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。

  

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  比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，

为了解决这些挑战以及相关需求，

以 Hopper 96G 为例，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，

超长上下文：随着场景和流程越发复杂，这两款主流的开源框架已经针对 DeepSeek-R1 进行了很多优化。火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，在社区力量的推动下，在迈过了模型性能的门槛之后，对比社区推理方案，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