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<img src="../assets/logo_with_llm.png" alt="xLLM" style="width:50%; height:auto;">
    
[![Document](https://img.shields.io/badge/Document-black?logo=html5&labelColor=grey&color=red)](https://xllm.readthedocs.io/zh-cn/latest/) [![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-black?logo=docker&labelColor=grey&color=%231E90FF)](https://hub.docker.com/r/xllm/xllm-ai) [![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-brightgreen?labelColor=grey)](https://opensource.org/licenses/Apache-2.0) [![report](https://img.shields.io/badge/Technical%20Report-red?logo=arxiv&logoColor=%23B31B1B&labelColor=%23F0EBEB&color=%23D42626)](https://arxiv.org/abs/2510.14686) [![Ask DeepWiki](https://deepwiki.com/badge.svg)](https://deepwiki.com/jd-opensource/xllm) 
    
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| <a href="https://xllm.readthedocs.io/zh-cn/latest/"><b>Documentation</b></a> |  <a href="https://arxiv.org/abs/2510.14686"><b>Technical Report</b></a> |
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### 📢 新闻
- 2026-04-24: 🎉 我们 day-0 支持了[DeepSeek-V4](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) 模型的推理服务，部署请参考[部署文档](https://github.com/jd-opensource/xllm/blob/preview/deepseek-v4-mlu/testspace/run_deepseek_v4.sh)。
- 2026-02-12: 🎉 我们 day-0 支持了最新的[GLM-5](https://github.com/zai-org/GLM-5) 模型的高效推理服务，部署请参考[部署文档](https://github.com/zai-org/GLM-5/blob/main/example/ascend.md)。
- 2025-12-21: 🎉 我们在第一时间内支持了[GLM-4.7](https://github.com/zai-org)模型的高效推理。
- 2025-12-08: 🎉 我们在第一时间内支持了[GLM-4.6V](https://github.com/zai-org/GLM-V)模型的高效推理。
- 2025-12-05: 🎉 我们支持了[GLM-4.5/GLM-4.6](https://github.com/zai-org/GLM-4.5/blob/main/README_zh.md)系列模型.
- 2025-12-05: 🎉 我们支持了[VLM-R1](https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1) 模型.
- 2025-12-05: 🎉 我们基于[Mooncake](https://github.com/kvcache-ai/Mooncake)构建了混合 KV 缓存管理机制，支持具备智能卸载与预取能力的全局 KV 缓存管理。
- 2025-10-16: 🎉 我们最近在 arXiv 上发布了我们的 [xLLM 技术报告](https://arxiv.org/abs/2510.14686)，提供了全面的技术蓝图和实施见解。

## 简介

**xLLM** 是一个高效的开源大模型推理框架，专为**国产芯片**优化设计，提供企业级的服务部署，使得性能更高、成本更低。该框架采用**服务-引擎分离的推理架构**，通过服务层的在离线请求弹性调度、动态PD分离、EPD混合机制及高可用容错设计，结合引擎层的多流并行计算、图融合优化、投机推理、动态负载均衡及全局KV缓存管理，实现推理效率突破性提升。xLLM整体架构和功能如下图所示：

<div align="center">
<img src="../assets/xllm_arch.png" alt="xllm_arch" style="width:90%; height:auto;">
</div>

**xLLM** 已支持主流大模型（如 *DeepSeek-V3.1*，*Qwen2/3*等）在国产芯片上的高效部署，助力企业实现高性能、低成本的 AI 大模型应用落地。xLLM已全面落地京东零售核心业务，涵盖智能客服、风控、供应链优化、广告推荐等多种场景。


## 核心特性
xLLM 提供了强大的智能计算能力，通过硬件系统的算力优化与算法驱动的决策控制，联合加速推理过程，实现高吞吐、低延迟的分布式推理服务。

**全图化/多层流水线执行编排**
- 框架调度层的异步解耦调度，减少计算空泡；
- 模型图层的计算和通信异步并行，重叠计算与通信；
- 算子内核层的异构计算单元深度流水，重叠计算与访存。

**动态shape的图执行优化**
- 基于参数化与多图缓存方法的动态尺寸适配，提升静态图灵活性；
- 受管控的显存池，保证地址安全可复用；
- 集成适配性能关键的自定义算子（如 *PageAttention*, *AllReduce*）。

**高效显存优化**
- 离散物理内存与连续虚拟内存的映射管理；
- 按需分配内存空间，减少内存碎片与浪费；
- 智能调度内存空间，增加内存页复用，减小分配延迟；
- 国产芯片相应算子适配。

**全局多级KV Cache管理**
- 多级缓存的kv智能卸载与预取；
- 以kv cache为中心的分布式存储架构；
- 多节点间kv的智能传输路由。

**算法优化**
- 投机推理优化，多核并行提升效率；
- MoE专家的动态负载均衡，实现专家分布的高效调整。

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## 硬件支持

| 硬件类型 | 型号   | 备注            |
| -------- | ------ | --------------- |
| NPU      | A2, A3 | HDK Driver 25.2.0 + |
| MLU      |        |                 |
| ILU      | BI150  |                 |
| MUSA     | S5000  |                 |

此外，请在[模型支持列表](../zh/supported_models.md)查看不同硬件上的模型支持情况。

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## 快速开始

请参考[快速开始文档](../zh/getting_started/quick_start.md)。

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## 成为贡献者
您可以通过以下方法为 xLLM 作出贡献:

1. 在Issue中报告问题
2. 提供改进建议
3. 补充文档
    + Fork仓库
    + 修改文档
    + 提出pull request
4. 修改代码
    + Fork仓库
    + 创建新分支
    + 加入您的修改
    + 提出pull request

感谢您的贡献！ 🎉🎉🎉
如果您在开发中遇到问题，请参阅**[xLLM中文指南](https://xllm.readthedocs.io/zh-cn/latest)**

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## 社区支持
如果你在xLLM的开发或使用过程中遇到任何问题，欢迎在项目的Issue区域提交可复现的步骤或日志片段。
如果您有企业内部Slack，请直接联系xLLM Core团队。另外，我们建立了官方微信群，可以访问以下二维码加入。欢迎沟通和联系我们:

<div align="center">
  <img src="../assets/wechat_qrcode.png" alt="qrcode3" width="50%" />
</div>

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## 致谢
本项目的实现得益于以下开源项目: 

- [ScaleLLM](https://github.com/vectorch-ai/ScaleLLM) - 采用了ScaleLLM中构图方式和借鉴Runtime执行。
- [Mooncake](https://github.com/kvcache-ai/Mooncake) - 依赖构建了多级KV Cache管理机制。
- [brpc](https://github.com/apache/brpc) - 依赖brpc构建了高性能http service。
- [tokenizers-cpp](https://github.com/mlc-ai/tokenizers-cpp) - 依赖tokenizers-cpp构建了c++ tokenizer。
- [safetensors](https://github.com/huggingface/safetensors) - 依赖其c binding safetensors能力。
- [Partial JSON Parser](https://github.com/promplate/partial-json-parser) - xLLM的C++版本JSON解析器，参考Python与Go实现的设计思路。
- [concurrentqueue](https://github.com/cameron314/concurrentqueue) - 高性能无锁Queue.

感谢以下合作的高校实验室：

- [THU-MIG](https://ise.thss.tsinghua.edu.cn/mig/projects.html)（清华大学软件学院、北京信息科学与技术国家研究中心）
- USTC-Cloudlab（中国科学技术大学云计算实验室）
- [Beihang-HiPO](https://github.com/buaa-hipo)（北京航空航天大学HiPO研究组）
- PKU-DS-LAB（北京大学数据结构实验室）
- PKU-NetSys-LAB（北京大学网络系统实验室）
- [TJU-TANKLab](https://flashserve.org/) (天津大学TANK实验室)

感谢以下为xLLM作出贡献的[开发者](https://github.com/jd-opensource/xllm/graphs/contributors)

<a href="https://github.com/jd-opensource/xLLM/graphs/contributors">
  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=jd-opensource/xllm" />
</a>

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## 许可证

[Apache License](LICENSE)

#### xLLM 由 JD.com 提供 
#### 感谢您对xLLM的关心与贡献!

## 引用

如果你觉得这个仓库对你有帮助，欢迎引用我们：
```
@article{liu2025xllm,
  title={xLLM Technical Report},
  author={Liu, Tongxuan and Peng, Tao and Yang, Peijun and Zhao, Xiaoyang and Lu, Xiusheng and Huang, Weizhe and Liu, Zirui and Chen, Xiaoyu and Liang, Zhiwei and Xiong, Jun and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2510.14686},
  year={2025}
}
```