月饼——由Kimi与清华大学等多个机构共同开发的大型模型推理结构

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什么是月饼？

Mooncake代表月亮的背面基米清华大学等机构合作开发并公开的大规模模型推断架构采用了围绕KVCache构建的分布式设计。该方案通过将预填充和解码功能分离到不同的集群中，最大化了GPU集群内CPU、DRAM及SSD资源的有效利用，并优化了KVCache缓存性能。Mooncake的关键优势在于它能够大幅度提高大规模模型推理的吞吐能力，减少计算成本，在确保与服务延迟相关的服务水平目标（SLO）的同时处理高负载的工作环境。其架构在需要长上下文的应用场景中表现出色，可以显著提升推断速度，并支持基于预测分析的早期拒绝策略来优化资源分配机制以应对过载情况。该项目已在Github上开放源代码，为推动大规模模型技术的有效推理平台发展贡献力量。

Mooncake的核心特性

高性能的大型模型推断借助其分布式的系统结构，Mooncake大幅提升了大型模型的推理效率，在应对较长上下文的数据处理任务时，能够明显提高推理的速度和容量。
集中式KV缓存架构设计围绕KVCache，Mooncake达成了数据的有效缓存与再利用，从而减轻了对GPU资源的需求，并削减了计算成本。
预加载和解码过程的分离该设计分离了预先填充与解码两个步骤，使得资源能够根据各阶段特有的计算需求来优化配置。
资源整合优化借助其分立的设计理念，Mooncake能够更加高效地管理和使用CPU、DRAM以及SSD的资源，从而显著提升了资源的应用效率。
流量分配Mooncake采用了一种根据缓存负载进行平衡的策略，并借助自动化热门数据转移的方法，有效提高了缓存的命中率并优化了系统的负荷分布。
负载控制在处理高负载的情形下，Mooncake实施了一种依赖于预估的初步拒绝机制，以提升资源配置效率，并削减不必要的计算过程。
高效数据传输通过运用RDMA技术，Mooncake达到了高效传递跨节点KVCache的目标，并减少了延迟时间。
统一化接口Mooncake旨在为大模型时代的高效内存语义存储制定标准接口，并给出实施参考方案。
减少开支借助于改进的推理流程与资源管理，Mooncake能够有效减少大型模型进行推理时的开支，从而使人工智能技术变得更加节约成本且高效。

月饼的技术基础

分散式结构通过运用GPU集群内的CPU、DRAM及SSD组件，实现了KVCache的数据分布与交换功能，这不仅提升了缓存的空间大小以及数据传送的速度，并且减少了系统对于单个GPU部件的依賴程度。
整体协调者（Coordinator）承担依据现有KV缓存分配及任务负荷状况来安排请求处理的任务，并作出关于是否需要对KV缓存单元进行副本制作或置换的决策，以此提升总的处理能力和达成服务水平目标（SLA）。
分割管道平行处理（Segmented Pipeline Parallel Processing）针对较长的上下文请求，可以将输入的标签分割成若干部分，在各个独立的计算单元中同时进行处理，以此来降低响应时间。
分层逐步填充采用异步的方式加载与保存KV缓存，并利用数据传输与计算的并行处理来降低对显存的需求。
具备缓存意识的调度策略Mooncake采用的调度策略综合考量了KVCache的利用效率、提前加载数据的时间以及实例处理队列等待时长，从而达到优化任务分配的目的。

Mooncake项目的仓库位置

GitHub代码库：访问该项目的GitHub页面可以使用这个链接 https://github.com/kvcache-ai/Mooncake
关于arXiv的技术文章该论文可以在如下链接中找到：https://arxiv.org/pdf/2407.00079，探索了相关的研究内容。

Mooncake的使用情境

文本处理技术（TPL）Mooncake能够辅助完成多种自然语言处理任务，包括但不限于语言转换、文章概要生成、情绪识别、问题回答以及对话机器人的开发等工作。
推荐内容系统在推荐系统的框架内，Mooncake能够分析用户的行为信息及内容属性，从而实现个性化建议的生成。
网络搜索工具Mooncake能够优化搜索引擎对查询意图的理解及文档排序的效果，它通过对复杂查询与文档内容的深入解析，以期给出更为精准的搜索反馈。
语音的辨识与合成于语音识别范畴内，Mooncake能够增强从音频到文字转化的精确度；而在声音合成方面，则可创造更加自然而顺畅的声音输出效果。
对图片与影像的内容进行解析强大的推断能力同样能够支持图像与视频的解析工作，包括图片标记及对视频内容的理解等方面。
智能化客户服务中心与数字助理Mooncake能够提供强有力的后台支援，其智能化的客户服务与虚拟助理具备应对复杂交流及执行任务的能力。