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Mooncake:面向长上下文的 KVCache 中心化推理优化方案|AICon 深圳

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

8 月 22 日 -23 日,首届AICon 全球人工智能开发与应用大会深圳站即将拉开帷幕。本次大会将聚焦 Agent、多模态、AI 产品设计等热门方向,围绕企业如何通过大模型降低成本、提升经营效率的实际应用案例,邀请来自阿里、腾讯、字节跳动、微软、华为等头部企业以及商汤、Plaud、Rokid 等 AI 明星公司的专家,分享 AI 落地实战经验。一起探索 AI 应用的更多可能,发掘 AI 驱动业务增长的新路径!


阿里云高级技术专家马腾已确认出席并发表题为Mooncake:面向长上下文的 KVCache 中心化推理优化方案的主题分享。随着大模型应用的普及,推理过程中的高计算资源消耗和 KVCache(键值缓存)的冗余存储成为关键瓶颈,导致推理成本高昂、吞吐量受限,尤其在长上下文场景中表现尤为突出。Mooncake 项目通过创新的以 KVCache 为中心的“PD 分离”架构(计算与存储解耦)和“以存换算”设计,将 KVCache 池化共享,结合高性能传输技术(如 eRDMA、GPUDirect)和分布式存储优化,实现跨实例的资源复用。


Mooncake 项目包括三大创新点:(1)Transfer Engine:支持全链路零拷贝、多网卡聚合(8×400Gbps),兼容 eRDMA/NVLink/CXL,动态拓扑感知。(2)KVCache Store:利用 GPU 闲置内存与 RPC 框架 coro_rpc,实现透明多级缓存,未来支持廉价存储下沉。(3)生态整合:与 vLLM/SGLang 等主流推理框架适配,TPOT 下降 20%,成本低至 0.2$/1M Token。在多轮对话,长文本阅读等场景中,推理吞吐量显著提升,响应时间降低 69.1%,并被阿里云、蚂蚁集团等企业实际部署。


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马腾现任阿里云高级技术专家,于 2021 年 6 月在清华大学获得计算机博士学位。于 2021 年 7 月至 2023 年 11 月期间,在阿里云联合中科院自动化所博士后工作站从事数据中心解耦相关研究。马腾目前担任阿里云基础软件部门的高级技术专家,主要从事 AI 基础设施在新硬件环境下国产化的研究工作,以及国产化硬件如何优化大模型服务系统,其中 CXL-SHM 是国内高速总线领域第一个开源项目,另一个开源项目 Mooncake 被阿里 / 蚂蚁 / 腾讯等多家企业使用。在 SOSP, ASPLOS, ATC, SC, INFOCOM, VLDB, TPDS 等顶级会议上发表论文二十余篇,相关成果授权美国 / 中国专利十余项。入选 CCF 系统软件专委会优秀博士论文激励计划,担任 PPoPP, FAST, ICME, DASFAA, TPDS, TC, JSC 等国际会议 / 期刊的程序委员会成员和审稿人。他在本次会议的详细演讲内容如下:


演讲提纲:

1、引言

  • 大模型推理的挑战:成本、吞吐与长上下文瓶颈

  • Mooncake 项目的产学研背景与开源意义

2、核心技术解析

  • PD 分离架构:计算与存储解耦的设计哲学

  • KVCache 池化:共享机制与性能优化

  • Transfer Engine:eRDMA/GPUDirect 的高效传输实现

3、行业实践与效果

  • 与 vLLM/SGLang 的适配案例

  • 企业级部署经验(阿里云、蚂蚁集团)

4、未来展望

  • Mooncake Store v2:多实例共享 KVCache

  • 生态扩展:LMDeploy、TensorRT-LLM 等框架支持

听众收益:

  • 了解如何通过 KVCache 池化与 PD 分离架构解决大模型推理的高成本问题,获得可复用的架构设计思路

  • 学习 eRDMA/GPUDirect 等高性能传输技术在大模型场景的落地方法,提升分布式系统优化能力

  • 掌握主流推理框架(如 vLLM)与 Mooncake 的适配策略,推进开源解决方案持续发展


除此之外,本次大会还策划了AI InfraAI 产品研发与商业落地探索Agent 应用新范式与 MCP 生态实践AI 驱动业务重塑与提效智能硬件与具身智能创新实践AI 原生时代的卓越架构治理、、多模态与空间智能技术创新Agent + Data 落地探索AI 赋能研发体系变革Agent 核心技术与系统架构创新大模型在金融领域的创新实践等 10 多个专题论坛,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 70+资深专家在 AICon 深圳站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。


大会 9 折优惠倒计时最后 1 天,单张门票立省 580 元,详情可扫码或联系票务经理 13269078023 咨询。


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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!