主要观点总结
文章介绍了Kimi联合清华大学等机构开源的大模型推理架构Mooncake。Mooncake采用分阶段开源方式，逐步开源高性能KVCache多级缓存的实现，同时针对各类推理引擎和底层存储/传输资源进行兼容。传输引擎Transfer Engine已经全球开源，最终目标是打造一种新型高性能内存语义存储的标准接口。Mooncake基于以KVCache为中心的解耦架构，通过最大化整体有效吞吐量和满足与延迟相关的服务级别目标(SLO)要求之间取得平衡，实现了推理资源的极致优化。系统已在GitHub上开源，并获得了广泛的关注和支持。包括AISoft、阿里云、华为等在内的多家企业已参与该项目。
关键观点总结
关键观点1: 大模型推理架构Mooncake被开源
Kimi联合清华大学等机构开源了大模型推理架构Mooncake，旨在打造一种新型高性能内存语义存储的标准接口。
关键观点2: Mooncake采用分阶段开源方式
逐步开源高性能KVCache多级缓存的实现，同时兼容各类推理引擎和底层存储/传输资源。
关键观点3: Mooncake提升了Kimi的用户体验和降低成本
Mooncake不仅提升了Kimi的用户体验，而且通过优化推理资源，降低了成本。
关键观点4: Mooncake系统架构的亮点
系统基于以KVCache为中心的PD分离和以存换算架构，通过早期拒绝策略和预测未来负载的方法，大幅度提升了推理吞吐。
关键观点5: Mooncake获得了广泛的支持和参与
包括AISoft、阿里云、华为等在内的多家企业已参与Mooncake项目，共同探索更加高效和先进的模型推理系统架构创新。
文章预览
一水 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 什么？ Kimi底层推理架构刚刚宣布：开！源！了！ 你没听错，就是那个承载了Kimi线上 80%以上 流量的架构。 大约几小时前，月之暗面Kimi联合清华大学等机构，开源了大模型推理架构 Mooncake 。 根据官方介绍，本次开源将采用 分阶段的方式 ： 逐步开源高性能KVCache多级缓存Mooncake Store的实现，同时针对各类推理引擎和底层存储/传输资源进行兼容。 其中 传输引擎Transfer Engine 现在已经在GitHub全球开源。 可以看到，Mooncake一经开源，已在GitHub狂揽1.2k star。 其最终开源目标是，为大模型时代打造一种新型高性能内存语义存储的标准接口，并提供参考实现方案。 月之暗面Kimi工程副总裁许欣然表示： 通过与清华大学MADSys实验室紧密合作，我们 共同打造了分离式大模型推理架构Mooncake，实现推理资源的极致优化 。 Moonca
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