Mooncake：面向大规模语言模型服务的分布式缓存架构

Mooncake：面向大规模语言模型服务的分布式缓存架构

Mooncake 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Mooncake

项目介绍

Mooncake 是一个基于键-值（KV）缓存的分布式架构，专为大规模语言模型（LLM）服务设计。它由Moonshot AI提供，为Kimi服务提供支持，Kimi是一种领先的LLM服务。Mooncake 通过其独特的架构，将预填充和解码集群分离，充分利用GPU集群中未被充分利用的CPU、DRAM和SSD资源，实现了一个高效的分布式缓存系统。

项目技术分析

Mooncake 的核心是一个KVCache-centric调度器，它负责在保证满足延迟相关的服务水平目标（SLOs）的同时，最大化整体有效吞吐量。与传统的假设所有请求都将被处理的研究不同，Mooncake 面临着高度过载场景的挑战。为了应对这些挑战，Mooncake 开发了一种基于预测的早期拒绝策略。实验表明，Mooncake 在长上下文场景中表现出色。与基线方法相比，Mooncake 在某些模拟场景下可以实现高达525%的吞吐量增加，同时遵守SLOs。在实际工作负载下，Mooncake 的创新架构使得Kimi能够处理更多的请求。

Mooncake 的架构包括以下几个关键组件：

• Transfer Engine：支持通过TCP、RDMA、基于NVIDIA GPUDirect的RDMA以及NVMe over Fabric（NVMe-of）协议进行快速、可靠且灵活的数据传输。
• P2P Store：基于Transfer Engine，支持在集群节点之间共享临时对象（例如检查点文件）。
• Mooncake Store：基于Transfer Engine，为LLM推理提供分布式池化KVCache存储引擎。

项目及技术应用场景

Mooncake 的设计目标是优化大规模语言模型服务，特别是在处理长上下文和高负载场景时。以下是几个具体的应用场景：

1. 大规模语言模型推理：Mooncake Store 通过提供分布式KVCache，使得LLM推理过程更加高效，特别是在处理大型模型和复杂数据时。
2. 数据共享与同步：P2P Store 支持在集群节点之间快速高效地共享数据，例如在模型训练过程中进行检查点同步。
3. 高性能数据传输：Transfer Engine 提供了一种高效的数据传输方式，适合需要大量数据传输的场景，如大规模模型预加载。

项目特点

Mooncake 的特点体现在以下几个方面：

• 高度可扩展性：通过KVCache-centric架构，Mooncake 可以在高度过载的场景中提供高效的资源利用和吞吐量。
• 灵活的数据传输：Transfer Engine 支持多种协议，可以根据不同的网络环境和硬件条件选择最合适的数据传输方式。
• 优化的性能：通过使用RDMA等高级传输技术，Mooncake 在数据传输性能上具有显著优势，可以实现更高的带宽利用率和更低的延迟。
• 易于集成：Mooncake 的设计考虑了与其他系统的兼容性，可以轻松集成到现有的LLM服务中。

以下是Mooncake的性能示例：

Mooncake Transfer Engine 在4×200 Gbps和8×400 Gbps RoCE网络中，可以实现高达87 GB/s和190 GB/s的带宽，分别是TCP协议的2.4倍和4.6倍。

此外，Mooncake Store 和P2P Store 在数据传输和共享方面也表现出色，可以充分利用硬件带宽。

总结来说，Mooncake 通过其独特的架构和高度优化的数据传输机制，为大规模语言模型服务提供了一个高效、灵活且易于集成的解决方案。对于需要处理大量数据和高性能推理的服务提供商来说，Mooncake 是一个值得考虑的开源项目。

Mooncake 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/Mooncake