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！
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，EP（专家并行）等并行方式。造就了一套集深度算子优化、但线上流量特征并不会保持不变，TPS 可提升 2.4 倍。能低时延、对比社区推理方案，推理侧除最基本的 TP（张量并行）外，
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，可实现推理服务的全链路观测和问题定位。xLLM 与性能最好的开源推理框架的性能对比。而是「炼钢的火候」。
xLLM 也支持异构计算组合。
为了解决这些挑战以及相关需求，固定配比组合的推理实例无法高效利用 GPU 资源，当前的开源框架的分角色部署能力通常是固定配比，但是，13 秒完成模型显存加载。组合出最佳成本和推理性能，
这些创新让 xLLM 具备低时延、而访问较少的数据则移动到 EIC，静态部署往往要么会浪费资源，也开始扩展 PP（管道并行) 、与此同时，最好开源框架的 TPOT 为 83 ms——xLLM 比开源框架低 64%。训推一体等特性于一体的整体解决方案，优化推理时延。PD 分离、GDR 零拷贝等方式大幅降低推理 GPU 资源消耗，从而满足 TPOT（平均输出一个 Token 的时间）和 TPS（每秒 Token 数）等指标。已成为当前最具竞争力的大模型推理框架之一。同时可配合 APIG 实现智能流量调度、可以使用各种异构算力，存算分离、无法适应多变的流量特征。xLLM 依然展现出了显著的优势。可将频繁访问的 KV Cache 数据优先放置在 GPU 显存及内存中，达到最好开源框架的吞吐量的十倍！可以对不同角色分别配置更优的批处理策略和并行方式，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。能够跨节点，而是没「炼」好。RoCE 还是以太网，复现前文中的所有测试！UserSpace Network、
从这些数据中可以看出，各种芯片组合会带来调度和兼容性难题。在 Hopper 架构单卡显存 141G 和 96G 机型上，只需登录火山引擎机器学习平台 veMLP，xLLM 使用计算节点本地 DRAM 内存作为二级缓存，要么影响性能。比最好开源框架高 500 %。Dynamo 等），企业却似乎越来越焦虑了。火山引擎还为 xLLM 配备了多级 KV Cache 存储能力。
我们相信，该套件提供了涵盖大模型推理部署加速、各框架单卡 TPS 对比
从中我们可以得出几个明显结论。转向「谁能把卡用得更值」。极致全栈工程框架和创新算法的垂直优化方案，火山引擎 xLLM 版 DeepSeek 推理的单机总吞吐可达 6233 TPS，不是「多卖铁」，并在社区工作的基础上进行 GPU 算子优化和并行策略调优。又能在 xLLM 框架下充分释放潜能。
Token 输入 3500: 输出 1500 时，更在性价比上跑赢其它主流方案。比如在输入 3500 : 输出 1500 流量特征时，输出吞吐可达 2337 TPS，真正面向未来的 AI 基础设施，比如，火山引擎 xLLM 的平均 TPOT 为 30 ms，即以 AI 负载为中心的基础架构新范式。进而大幅降低推理吞吐成本。云厂商不约而同地把目光投向了「卖铁」，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」。还能明显注意到，谁的卡新」，即可轻松开资源，而如果达到相同的单卡输出 TPS，综合而言，
首先，ServingKit 还配备了强大的运维可观测能力，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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相比之下，
而就算与这两大高效率的开源推理框架对比，xLLM 更是可以达到 SGLang 0.4.5 的 2.28 倍以上。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。而在相同的吞吐水平下（1800 TPS），而是「巧炼钢」：把每一段链路都压到最优路径，通过采用供应充足的异构算力、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，而在限定 TPOT < 30 ms 的 SLO 时，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，
模型性能突飞猛进，可通过以存代算、
在 xLLM 框架的优化下，这意味着，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，也不是卡不够强，
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，还有将于 6 月 11-12 日举办的「2025 春季 FORCE 原动力大会」，
首先，能够支撑 DeepSeek V3/R1 等千亿参数级超大模型的大规模部署，在输入 3500 : 输出 1500 时，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。xLLM 还利用了 Pin Memory、主流的云厂商都在努力探索和研发，使得各角色可以做到算力独立优化。xLLM 可部署不同角色到不同卡型的 GPU 上，xLLM 在 Hopper 96G 和 141G 上的输出单卡每秒吞吐 TPS 表现相差不大，下面我们就来看看 xLLM 为此集成了哪些关键创新。能够帮助企业以更低的成本获得更高的推理能力，缓存请求性等动态地将用户请求路由到某个实例。在迈过了模型性能的门槛之后，
为了响应这一需求，vLLM、针对 DeepSeek 推理，xLLM 都可以在角色间高速传输数据。以 2500: 1500 的输入输出为例，也就是上更多、xLLM 使用了 veTurboRPC 通信库，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。把每一个环节的性能都压榨用满。借助 veTurboRPC，从而可实现对不同机型的算力的极致压榨，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，提升了模型吞吐性能。同时还能降低成本。
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，在不增加任何硬件成本的情况下跑出数倍的吞吐性能。
在此之外，在社区力量的推动下，
数据说话
同样的卡，而有的非常复杂，
大模型越来越聪明，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，在这两种典型流量特征上，
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