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        Kimi論文自曝推理架構,80%流量都靠它承擔

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 量子位
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        Kimi論文自曝推理架構,80%流量都靠它承擔

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        原標題:Kimi論文自曝推理架構,80%流量都靠它承擔
        關鍵字:節(jié)點,負載,緩存,知乎,策略
        文章來源:量子位
        內容字數:0字

        內容摘要:


        克雷西 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI月之暗面和清華KVCache.ai團隊的最新論文,首次揭秘了Kimi背后的推理架構!
        要知道Kimi是國產大模型的當紅炸子雞,火到可以說從來沒缺過流量,甚至還經常出現過載。
        而隨著論文的發(fā)布,這潑天的流量到底如何被Kimi接住的問題,也有了答案。
        Kimi背后的推理架構名叫Mooncake(月餅),主要特點是采取了分離式的設計方案。
        而且,Mooncake在設計之時就考慮了可能出現的大流量場景,并針對這種情況專門研發(fā)。
        在模擬場景下,Mooncake最高能帶來525%的吞吐量增長,實際場景中也能多處理75%請求。
        另據月之暗面工程副總裁許欣然的一篇知乎文章介紹,Kimi有80%以上的流量,都是由該系統(tǒng)承接。
        從KV緩存出發(fā),建造分布式系統(tǒng)整個Mooncake系統(tǒng)設計的核心,是圍繞著KV緩存展開的。
        (KV緩存用于存儲鍵-值對(Key-Value Pairs),主要優(yōu)勢在于可以簡單高效地訪問和檢索數據,在大模型當中可以提高推理速度并減少計算資源消耗。)
        之所以這樣做,是因為團隊預計KV緩存的容量會長期保持高位,因此圍繞KV緩存進行優(yōu)化十


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        文章來源:量子位
        作者微信:QbitAI
        作者簡介:追蹤人工智能新趨勢,關注科技行業(yè)新突破

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