在2024年10月举行的QCon全球软件开发大会上,月之暗面推理系统负责人何蔚然分享了他们的最新创新——Mooncake分离式推理架构。此架构不仅提升了处理能力,还为当前AI产品如何适应不断增长的用户需求提供了新的思路。 何蔚然在演讲中强调,大规模推理面临着不少挑战,尤其是在处理长上下文场景时,推理系统需要高效分配计算资源...
他形象地将Prefill定义为计算密集型,而将Decode视为内存密集型,通过这样的有效分离,Mooncake能够在满足严格用户服务水平目标的同时,大幅降低推理成本。 在推理降本方面,月之暗面采取了多种措施。例如,通过提高算子的计算速度,或选择性价比更高的硬件,以实现更高程度的并行处理能力。何蔚然分享了一系列优化公式,强调了...
该文档主要介绍了月之暗面Kimi的Mooncake分离式推理架构在大规模推理中的创新与实践,涵盖面临的挑战、单点性能优化、分离式架构设计以及未来展望等方面。 1. 大规模推理挑战 - 业务需求与负载特点:Kimi智能助手及开放平台每日请求量巨大,子业务系统负载各异,偏向长上下文,对服务水平目标(SLO)要求严格,集群常面临压力过...
该文档主要介绍了月之暗面Kimi的Mooncake分离式推理架构在大规模推理中的创新与实践,涵盖面临的挑战、单点性能优化、分离式架构设计以及未来展望等方面。 1. 大规模推理挑战 - 业务需求与负载特点:Kimi智能助手及开放平台每日请求量巨大,子业务系统负载各异,偏向长上下文,对服务水平目标(SLO)要求严格,集群常面临压力过...
在2024年的QCon全球软件开发大会上,月之暗面推理系统的负责人何蔚然分享了名为"Mooncake"的分离式推理架构的创新与实践。在当今大型语言模型广泛应用的背景下,如何高效应对日益增长的用户需求,成为AI产品发展的一大挑战。何蔚然的分享聚焦于在固定集群资源的限制下,如何通过分离式架构与优化策略提升集群处理大规模请求的...
在当今人工智能快速发展的时代,如何高效地处理大规模推理请求成为了行业的一大挑战。2024年10月,在QCon全球软件开发大会上,月之暗面推理系统负责人何蔚然分享了名为“Mooncake”的分离式推理架构的创新与实践,介绍了这一系统如何在有限的计算资源下,提升AI服务的性能,满足日益增长的用户需求。
在技术快速迭代的今天,如何保持在推理性能上的竞争优势,将直接影响到一家企业的市场份额和用户满意度。通过分离式推理架构的探索和实践,月之暗面不仅为自身的产品优化开辟了道路,更为整个行业提供了深刻的思考与启示。冲击传统的推理架构,月之暗面的Mooncake分离式架构,无疑将是推动未来智能应用的一大动力。
在技术快速迭代的今天,如何保持在推理性能上的竞争优势,将直接影响到一家企业的市场份额和用户满意度。通过分离式推理架构的探索和实践,月之暗面不仅为自身的产品优化开辟了道路,更为整个行业提供了深刻的思考与启示。冲击传统的推理架构,月之暗面的Mooncake分离式架构,无疑将是推动未来智能应用的一大动力。
该文档主要介绍了月之暗面Kimi的Mooncake分离式推理架构在大规模推理中的创新与实践,涵盖面临的挑战、单点性能优化、分离式架构设计以及未来展望等方面。 1. 大规模推理挑战 - 业务需求与负载特点:Kimi智能助手及开放平台每日请求量巨大,子业务系统负载各异,偏向长上下文,对服务水平目标(SLO)要求严格,集群常面临压力过...