阿里云携手清华共建AI推理开源项目或者：阿里清华开源AI推理框架Mooncake

阿里云携手清华大学开源AI大模型推理项目Mooncake：共建高性能推理生态

引言： 大模型时代，推理成本高昂成为制约其广泛应用的瓶颈。近日，阿里云与清华大学联合宣布开源其共同研发的AI大模型推理项目Mooncake，旨在通过构建高性能推理框架底层基础设施的开源生态，降低推理成本，加速大模型技术落地。这一举措标志着产学研合作在推动AI技术发展方面迈出了关键一步，也为大模型应用的未来发展指明了方向。

Mooncake：以KVCache为核心的高效推理架构

2024年6月，国内优质大模型应用“月之暗面Kimi”与清华大学MADSys实验室联合发布了Mooncake架构。该架构的核心是KVCache（键值缓存），通过PD分离和以存换算的创新设计，显著提升了Kimi智能助手的推理吞吐量，并有效降低了推理成本。其优异的性能表现迅速吸引了业界的广泛关注。

Mooncake并非仅仅是一个推理框架，更是一个资源池化项目。它巧妙地利用了AI基础设施中的CPU、内存和SSD资源，并通过资源解耦架构实现不同推理实例间的缓存共享，最大限度地减少资源浪费。清华大学MADSys实验室章明星教授指出，Mooncake的设计理念在于“充分利用”，通过高效的资源调度和共享，提升推理请求的处理速度，降低整体成本。

开源的意义：构建开放共赢的AI生态

近日，清华大学、研究组织9#AISoft以及阿里云等多家企业和研究机构正式将Mooncake开源。这一举动具有深远的意义：

降低进入门槛： 开源Mooncake降低了大模型推理技术应用的门槛，让更多中小企业和开发者能够参与到AI大模型的开发和应用中。
加速技术创新： 开放的协作模式能够汇聚全球开发者的智慧，促进技术创新，推动大模型推理技术的快速发展。
构建标准化体系： Mooncake项目致力于标准化推理实例共享的缓存池化层，这将有利于形成行业标准，避免重复建设，促进大模型生态的健康发展。
推动产业落地： 通过开源，Mooncake能够更好地服务于各行各业，加速大模型技术在实际场景中的应用，推动产业数字化转型。

阿里云的贡献：技术实力与生态建设的双重保障

作为AI基础设施服务商，阿里云在Mooncake项目中扮演着重要的角色。其贡献主要体现在以下几个方面：

关键组件贡献： 阿里云为Mooncake贡献了传输引擎（Transfer Engine）、点对点存储（P2P Store）和高性能内存存储等关键组件的代码，为项目的稳定性和高效性提供了坚实保障。
*框架适配与优化：阿里云完成了Mooncake与广泛使用的大模型推理框架vLLM的适配，大幅提升了推理性能，并为其他大模型推理框架的对接适配提供了参考实现。
底层网络支持： 阿里云提供了自研eRDMA网络的底层传输路径，并计划提供对CXL的支持，确保用户能够在云上快速规模化部署Mooncake。

阿里云的参与不仅提供了强大的技术支持，也体现了其积极推动开源生态建设的决心。未来，阿里云将继续深层次参与Mooncake项目，与更多企业、机构和高校合作，共同探索更先进的模型推理系统架构。

Mooncake的未来：持续创新与广泛应用

Mooncake项目并非终点，而是一个新的起点。未来，Mooncake项目将持续改进和完善，进一步提升性能和易用性。其发展方向可能包括：

支持更多推理框架： 扩展对更多主流大模型推理框架的支持，进一步扩大Mooncake的适用范围。
优化资源调度算法： 持续优化资源调度算法，提高资源利用率，降低推理成本。
增强安全性与可靠性： 加强安全性与可靠性，确保Mooncake在各种环境下的稳定运行。
拓展应用场景： 探索Mooncake在更多领域的应用，例如自然语言处理、图像识别、语音识别等。

结论：

阿里云与清华大学联合开源Mooncake项目，标志着大模型推理技术发展进入了一个新的阶段。通过构建开放、协作的开源生态，Mooncake有望降低大模型应用门槛，加速大模型技术落地，最终推动AI技术惠及千行百业。这不仅是一次技术上的突破，更是一次产学研合作的成功典范，为未来AI发展提供了宝贵的经验和借鉴。我们期待Mooncake项目在未来能够取得更大的成就，为人工智能技术的进步贡献更大的力量。

参考文献：

(由于缺乏具体的学术论文和报告信息，此处无法提供具体的参考文献。实际撰写时，需要补充相关文献信息，并按照规范的引用格式进行标注。) 例如：