从Kimi: Mooncake谈谈云AI基础设施的分离式架构

主要观点总结

文章讨论了云AI基础设施的分离式架构，具体介绍了Mooncake的工作原理、分离式架构的演化以及云AI基础设施在体系架构、调度、系统、GPU架构和算法等方面的考虑。文章还提到了一些关键技术的实现细节和挑战。

关键观点总结

关键观点1: Mooncake以KV Cache为中心的分离式推理系统的工作原理

文章介绍了Mooncake的工作原理，包括其针对LLM推理过程的优化，如Prefill和Decode阶段的处理，以及调度处理的目标。

关键观点2: 分离式架构的演化与挑战

文章讨论了分离式架构的演化，包括其在云AI基础设施中的应用，以及面临的挑战，如KVCache的管理和传输、调度的复杂性、系统架构的问题等。

关键观点3: 云AI基础设施在体系架构、调度、系统、GPU架构和算法等方面的考虑

文章强调了云AI基础设施在硬件和软件层面的考虑，包括CPU和内存的地位提升、异构部署、通信和调度的挑战，以及算法的创新等。

文章预览

TL;DR 月之暗面最近公布的一篇Mooncake的分离式推理系统的Technical Report, 其中 @许欣然老师谈到，公开的目的之一就是推动硬件厂商和云厂商向分离式，乃至未来异构分离的方向演化。因此针对这个问题展开讲讲云AI基础设施的分离式架构. 本文第一章先概述介绍一下Mooncake的工作原理, 第二章再来展开谈谈易购分离架构的演化. 看到中间那层淡黄色的Distributed KVCache Pool想到了2020年的工作NetDAM,如下图所示 如今Disaggregated架构可能会像当年MapReduce那样成为一个新的业界标杆,MapReduce诞生于互联网泡沫时期, 伴随着互联网大数据处理而成长, 而分离式架构或许也会有同样的历程. 新的应用新的数据瓶颈, ScaleUP的大型机再到廉价的ScaleOut分布式集群,再到分离式架构... 当时的Data-Centric和如今的KVCache-Centric... 1. 概述Mooncake以KV Cache为中心的分离式推理 对于一个推理系 ………………………………