xLLM

xLLM – 京东开源的智能推理框架

xLLM：京东开源的国产芯片智能推理利器

在人工智能飞速发展的浪潮中，高效的推理能力是推动大模型落地应用的关键。京东开源的xLLM，正是这样一款专为国产芯片量身打造的高性能智能推理框架，它以前沿的“服务-引擎”分离架构，实现了端云一体的灵活部署，为大模型的规模化应用注入了强劲动力。

xLLM的核心设计理念在于将复杂的服务调度与精密的运算优化彻底解耦。其服务层肩负着请求的智能调度与严密的容错机制，确保了系统的稳定运行；而引擎层则专注于极致的运算性能挖掘，通过多流并行、图融合、动态负载均衡等一系列先进技术，将模型推理的效率推向新的高度。无论是处理海量的大模型，还是应对复杂的多模态场景，亦或是驱动生成式推荐，xLLM都能提供卓越的性能表现，显著降低推理成本，有力支撑智能客服、实时推荐、内容生成等多样化业务的快速落地，尤其是在推动大语言模型在国产芯片上的普及应用方面，xLLM扮演着至关重要的角色。

xLLM的独特优势

• 全流程流水线执行编排：xLLM通过在框架层实现异步解耦调度，模型图层计算与通信的异步并行，以及算子内核层的深度流水线优化，构建了高效的多层流水线执行体系。这一体系能够最大限度地减少计算过程中的空闲等待，从而大幅提升整体推理效率。
• 动态Shape下的图执行优化：面对输入数据尺寸的动态变化，xLLM运用参数化与多图缓存策略，实现了出色的动态尺寸适配能力。结合可控的显存池管理与自定义算子集成，xLLM在保持静态图灵活性的同时，也保障了显存的安全复用，显著优化了动态输入场景下的处理性能。
• MoE算子深度优化：针对混合专家模型（MoE），xLLM特别优化了GroupMatmul和Chunked Prefill算子。前者显著提升了计算效率，后者则增强了处理长序列输入的性能，共同为MoE模型的推理表现增添了强劲动力。
• 极致显存利用优化：xLLM巧妙地结合了离散物理内存与连续虚拟内存的映射管理机制，实现了内存空间的按需分配与智能调度。通过对内存页的复用管理，xLLM有效减少了内存碎片和分配延迟，并能适配国产芯片的算子特性，从而大幅提升显存的利用效率。
• 全局多级KV Cache管理：xLLM构建了一个以KV Cache为核心的分布式存储架构，实现了多级缓存的智能卸载与预取。同时，它还优化了多节点间KV数据的智能传输路由，进一步提升了缓存的命中率和数据传输的整体性能。
• 精妙算法优化策略：通过引入投机推理优化和MoE专家动态负载均衡机制，xLLM得以实现高效的多核并行处理。它能够动态调整专家节点的分布，从而优化算法性能，显著提升推理吞吐量和系统的负载均衡能力。

xLLM的上手指南

• 环境就绪：
  • 获取运行镜像：请根据您使用的硬件设备（如A2、A3等）以及系统架构（x86或arm），精确选择相应的Docker镜像。例如，若您使用的是A2设备（x86架构），可下载xllm/xllm-ai:0.6.0-dev-hb-rc2-x86镜像。若下载受阻，您还可以尝试使用备用源quay.io/jd_xllm/xllm-ai:0.6.0-dev-hb-rc2-x86。
  • 容器创建与配置：在启动容器时，务必挂载所有必要的设备文件（例如/dev/davinci0、/dev/davinci_manager等），以及模型文件和驱动所在的目录，以确保容器能够完全访问硬件资源和数据。
• 编译安装步骤：
  • 安装必要依赖：
    • 克隆代码库：进入容器后，首先克隆xLLM的官方代码仓库，并初始化相关的子模块。
    • 配置vcpkg环境：若镜像中未预装vcpkg，请手动克隆vcpkg仓库，并设置VCPKG_ROOT环境变量指向vcpkg的安装路径。
    • 安装Python依赖：建议使用清华大学的Python镜像源来安装xLLM所需的Python库，并升级setuptools和wheel至最新版本。
  • 执行编译：
    • 生成可执行文件：执行编译命令，生成xLLM的可执行文件。默认编译目标为A2设备。若需针对其他设备（如A3或MLU）进行编译，请通过添加相应参数指定设备类型。
    • 生成whl包：如需生成Python的.whl安装包，请执行指定的编译命令。生成的安装包将位于dist/目录下。
• 模型加载流程：
  • 模型文件准备：将您的模型文件妥善放置在容器可访问的路径下，例如/mnt/cfs/9n-das-admin/llm_models。
  • 模型加载操作：利用xLLM提供的接口来加载模型。模型加载完成后，即可立即投入推理任务。
• 推理调用实践：通过xLLM提供的推理接口，输入您的文本或其他数据，即可快速获取推理结果。接口会根据已加载的模型进行高效计算，并返回最终的分析结果。

xLLM的项目链接

• 官方文档：https://xllm.readthedocs.io/
• GitHub主页：https://github.com/jd-opensource

xLLM赋能的广泛应用

• 智能客户服务：实现对用户疑问的即时、精准响应，提供详实解答与可行建议，从而显著提升客户满意度和整体客服效率。
• 实时个性化推荐：深度挖掘用户行为数据，实时生成高度个性化的推荐内容，有效提升用户粘性和转化率。
• 高质量内容创作：xLLM具备生成优质文本内容的能力，覆盖新闻报道、深度文章、创意文案等多种形式，为内容创作者提供强大支持。
• 多模态智能应用：支持处理文本与图像等多种模态信息，能够胜任图像描述生成、视觉问答等前沿应用场景。
• 创新生成式推荐：融合先进的生成式技术，为用户提供更加丰富、更具吸引力的个性化推荐体验，全面升级用户互动感受。