月之暗面Kimi携手清华等巨头,开源高性能大模型推理架构Mooncake

摘要:在科技界的一次重大合作中,月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室携手,共同揭晓了他们酝酿已久的Mooncake推理系统设计方案。这一创新方案于2024年6月正式面世,其核心在于采用了KVCache为中心的PD分离技术和存换算架构,极大地推动了推理吞吐量的

在科技界的一次重大合作中,月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室携手,共同揭晓了他们酝酿已久的Mooncake推理系统设计方案。这一创新方案于2024年6月正式面世,其核心在于采用了KVCache为中心的PD分离技术和存换算架构,极大地推动了推理吞吐量的提升。

为了加快Mooncake技术的实际应用步伐,近日,月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室再度发力,联合9#AISoft、阿里云、华为存储、面壁智能以及趋境科技等业界知名企业,共同推出了Mooncake开源项目。该项目旨在构建一个以KVCache为核心的大模型推理架构,进一步推动技术的普及与发展。

就在近日,Mooncake技术框架已经正式在开源社区上线,为全球的开发者提供了一个全新的技术平台。以下是Mooncake技术框架的开源地址:

Mooncake开源项目不仅是对其学术论文的延伸,更是对以超大规模KVCache缓存池为核心的创新理念的实践。通过存换算这一创新思路,Mooncake显著降低了算力开销,从而实现了推理吞吐量的显著提升。这一突破性的进展,无疑为人工智能领域带来了新的发展机遇。

在开源计划的实施上,Mooncake采取了分阶段推进的策略。首先,将高性能KVCache多级缓存Mooncake Store的实现逐步开源,同时确保对各种推理引擎和底层存储/传输资源的兼容性。目前,传输引擎Transfer Engine部分已经率先在GitHub上实现了全球开源。

Mooncake开源项目的长远目标是,为大模型时代打造一种高性能、内存语义存储的标准接口,并提供一套可参考的实现方案。这将为未来的技术发展奠定坚实的基础,推动人工智能领域迈向新的高度。

通过Mooncake推理系统架构图,我们可以清晰地看到其设计的精妙之处。这一架构不仅体现了技术的先进性,更展示了合作团队在人工智能领域的深厚底蕴和创新能力。

来源:ITBear科技资讯

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