几小时前传出的开源信息，为大模型推理架构的进步指明了新的路径。这不仅成为行业的亮点，更标志着新的开端。
开源背景强大
清华大学作为我国顶尖学府，参与了这次开源项目。该校在计算机科学、人工智能等领域取得了显著成就，科研实力雄厚。以人工智能实验室为例，它长期致力于国家重点科研项目的承担。Kimi项目，作为与清华大学紧密合作的产物，其发展将得到双方面的推动。此外，双方在几个月前就联合发布了Kimi底层的推理系统设计方案，为项目奠定了坚实基础。
这种合作并非巧合，源于双方在技术领域的共鸣。具体来看，它体现了对技术创新的渴望。在月球的阴暗面，这种追求尤为明显。
分阶段开源策略
开源并非一朝一夕之功。它将分步骤进行。首先，我们将逐步公开高性能多级缓存Store的实现细节。这部分对于提升数据处理效率至关重要，尤其在处理大量数据时，它能显著提高数据读取速度。此外，我们将确保其与多种推理引擎以及底层存储和传输资源兼容，以便于不同设备和平台的使用。我们的最终目标是创建一种新型高性能内存语义存储的标准接口，并提供相应的参考实现方案，这对整个行业都具有划时代的意义。
正常的数据处理需要兼容多种资源的缓存支持，否则难以在各类硬件环境中实现高效运行。这项开源策略对于未来的影响极为深远。
独特的推理架构
他们合力研发的分离式大模型推理结构具有重大价值。这种结构实现了推理资源的极致优化。具体到用户体验，它让Kimi的用户体验得到了改善。同时，它还大幅减少了成本，这对许多希望采用这一技术的企业和机构来说至关重要。这些技术优势在处理长文本和高并发需求方面表现得尤为明显。比如，在处理网络新闻这类长文本时，能够迅速进行内容推理；在高并发场景下，如大型网站众多用户同时提出需求时，也能轻松应对。
实际上，其设计理念与传统结构存在显著差异，这种特殊性进而带来了诸多优势。
系统技术优势
该系统采用了一种独特的技术布局。其核心在于PD分离和存换算架构。通过这种方式，系统能够有效利用GPU集群中未充分利用的资源，例如CPU、DRAM和SSD等。这样做有助于实现缓存解耦。在处理负载平衡问题上，这一架构表现出色。在流量高峰期，系统会采取早期拒绝策略和预测未来负载的措施来应对超载。这就像停车场快满时，会提前判断是否还能进车，依据是当前的空位情况和以往这个时段的车流量。
实验数据显示，论文中的实验结果比基线方法在模拟场景中提高了525%的吞吐量。同时，在实际工作负载中，它能够处理超过75%的请求。
承载流量可观
这套系统目前承担了Kimi线上超过80%的流量，这一数据充分展现了其稳定与可靠。这并非理论上的设想，而是实际运行中承受巨大压力的成熟系统。如此庞大的流量支持，既是对系统前期设计的认可，也为后续优化提供了宝贵样本。如此高的流量承载率，得益于整个架构中各个技术环节的默契协作，比如缓存系统的效率，以及资源的充分利用等。
对Kimi而言，这个系统是他运作顺畅和持续进步的稳固根基。
开源的行业意义
这次开源活动欢迎更多企业和研究机构加入。云计算、存储、AI模型等行业关键力量均可加入。通过这样的合作，我们可以共同寻求更高效、更先进的架构创新。这将让基于大模型技术的AI助手等产品，惠及更广泛的用户群体。比如，小型研发团队若直接使用这个开源项目，便能迅速开发出满足市场需求的产品。大家齐心协力，将促进该领域创新增多，进而推动整个AI行业向更佳方向迈进。那么，如果你所在的企业有类似需求，是否会愿意参与此类开源项目？
