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Kimi開源底層推理框架,1小時GitHub攬星1.2k

人工智能
逐步開源高性能KVCache多級緩存Mooncake Store的實現(xiàn),同時針對各類推理引擎和底層存儲/傳輸資源進行兼容。其中傳輸引擎Transfer Engine現(xiàn)在已經(jīng)在GitHub全球開源。

什么?Kimi底層推理架構剛剛宣布:開!源!了!

你沒聽錯,就是那個承載了Kimi線上80%以上流量的架構。

大約幾小時前,月之暗面Kimi聯(lián)合清華大學等機構,開源了大模型推理架構Mooncake。

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根據(jù)官方介紹,本次開源將采用分階段的方式:

逐步開源高性能KVCache多級緩存Mooncake Store的實現(xiàn),同時針對各類推理引擎和底層存儲/傳輸資源進行兼容。

其中傳輸引擎Transfer Engine現(xiàn)在已經(jīng)在GitHub全球開源。

可以看到,Mooncake一經(jīng)開源,已在GitHub狂攬1.2k star。

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其最終開源目標是,為大模型時代打造一種新型高性能內(nèi)存語義存儲的標準接口,并提供參考實現(xiàn)方案。

月之暗面Kimi工程副總裁許欣然表示:

通過與清華大學MADSys實驗室緊密合作,我們共同打造了分離式大模型推理架構Mooncake,實現(xiàn)推理資源的極致優(yōu)化。

Mooncake不僅提升了Kimi的用戶體驗,降低了成本,還為處理長文本和高并發(fā)需求提供了有效的解決方案。

我們相信,通過與產(chǎn)學研機構開源合作,可以推動整個行業(yè)向更高效的推理平臺方向發(fā)展。

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實際上,這個項目早在今年6月就已啟動,當時已受到業(yè)內(nèi)廣泛關注——

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大模型推理架構Mooncake

今年6月,月之暗面和清華大學MADSys實驗室聯(lián)合發(fā)布了Kimi底層的Mooncake推理系統(tǒng)設計方案。

在這篇名為《Mooncake: A KVCache-centric Disaggregated Architecture for LLM Serving》的論文中,作者詳細介紹了Mooncake這種系統(tǒng)架構。

該系統(tǒng)基于以KVCache為中心的PD分離和以存換算架構,大幅度提升了推理吞吐。

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具體而言,Mooncake采用以KVCache為中心的解耦架構,將預填充集群與解碼集群分離,并充分利用GPU集群中未充分利用的CPU、DRAM和SSD資源,實現(xiàn)KVCache的解耦緩存。

其核心在于以KVCache為中心的調(diào)度程序:

在最大化整體有效吞吐量和滿足與延遲相關的服務級別目標 (SLO) 要求之間取得平衡

當面對流量高峰期時,Mooncake通過早期拒絕策略和預測未來負載的方法,來處理超載問題。

  • 早期拒絕策略(Early Rejection Policy)

簡單說,其核心思想是在請求實際開始處理之前,根據(jù)當前系統(tǒng)的負載情況預測是否有足夠的資源來處理新的請求。

如果預測結果表明系統(tǒng)資源不足以保證請求的及時處理,系統(tǒng)就會在請求到達之前予以拒絕,從而避免了無效的資源占用和不必要的延遲。

  • 預測未來負載(Predicting Future Load)

在Mooncake中,系統(tǒng)需要能夠預測在未來一段時間內(nèi)的負載情況,以便做出更準確的接受或拒絕請求的決策。

如何實現(xiàn)呢??

通常來說,這種預測會基于當前的請求模式、系統(tǒng)的資源使用情況以及歷史數(shù)據(jù)等信息。

再通過對信息的進一步分析建模,Mooncake就能夠估計接下來的請求處理需求,并據(jù)此調(diào)整其調(diào)度策略。

論文實驗結果顯示,與基線方法相比,Mooncake在某些模擬場景中可以實現(xiàn)高達525%的吞吐量提升,同時遵守SLO(與延遲相關的服務級別目標)。

在實際工作負載下,Mooncake使Kimi能夠處理75%以上的請求。

而且據(jù)許欣然在其他場合透露:

目前這套系統(tǒng)承載了Kimi線上80%以上的流量。

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而現(xiàn)在,為了進一步加速該技術框架的應用與推廣,Kimi聯(lián)合清華大學等機構共同發(fā)布開源項目Mooncake。

參與開源的首批陣容包括:

AISoft、阿里云、華為存儲、面壁智能、趨境科技等。

可以說,云計算、存儲、AI模型玩家等產(chǎn)學研力量都聚齊了。

據(jù)悉,Mooncake開源項目從論文延伸,以超大規(guī)模KVCache緩存池為中心,通過以存換算的創(chuàng)新理念大幅度減少算力開銷,顯著提升了推理吞吐量。

目前Mooncake技術框架已正式開源上線,官方還表示:

歡迎更多企業(yè)和研究機構加入Mooncake項目共建,共同探索更加高效和先進的模型推理系統(tǒng)架構創(chuàng)新,讓基于大模型技術的AI助手等產(chǎn)品,持續(xù)惠及更廣泛人群。

論文:https://arxiv.org/pdf/2407.00079。
開源地址:https://github.com/kvcache-ai/Mooncake。

參考鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/-8ZRbRxBOWNfkk3xMdcWVQ。

責任編輯:姜華 來源: 量子位
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