在大模型时代，更多的数据、更大的模型、更长的上下文窗口带来更高的智能，但也对大模型推理系统的效率提出更高挑战。如何应对高推理负载、降低推理成本、降低响应延迟成为业界共同面临的难题。
2024 年 6 月，月之暗面 Kimi 和清华大学 MADSys 实验室联合发布了 Kimi 底层的 Mooncake 推理系统设计方案。该系统基于以 KVCache 为中心的 PD 分离和以存换算架构，大幅度提升了推理吞吐，受到业界广泛关注。
近日，为了进一步加速该技术框架的应用与推广，月之暗面 Kimi 和清华大学 MADSys 实验室联合 9#AISoft、阿里云、华为存储、面壁智能、趋境科技等产学研力量共同发布开源项目 Mooncake，共建以 KVCache 为中心的大模型推理架构。11月28日，Mooncake技术框架已正式开源上线（https://github.com/kvcache-ai/Mooncake）。
Mooncake 推理系统架构图Mooncake 开源项目从论文延伸，以超大规模 KVCache 缓存池为中心，通过以存换算的创新理念大幅度减少算力开销，显著提升了推理吞吐量。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 部分现在已经在 GitHub 全球开源。Mooncake 开源项目的最终目标是，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。Mooncake 不仅提升了 Kimi 的用户体验，降低了成本，还为处理长文本和高并发需求提供了有效的解决方案。我们相信，通过与产学研机构开源合作，可以推动整个行业向更高效的推理平台方向发展。
”欢迎更多企业和研究机构加入 Mooncake 项目共建，共同探索更加高效和先进的模型推理系统架构创新，让基于大模型技术的AI助手等产品，持续惠及更广泛人群。
