Mooncake：kimi后端推理服务的架构设计
前言
本文依托论文《Mooncake: A KVCache-centric Disaggregated Architecture for LLM Serving》来讲解kimi的后端服务架构Mooncake，并按照自己的思路来梳理论文中的一些关键信息。
背景
服务端面临的问题
随着大模型技术越来越强，很多应用都是以Maas（Model as a Service)的方式对外提供服务，服务端的能力受模型的能力约束。对于C端应用来说，期望的服务端优化目标一般时最大化有效吞吐量，以保证大量用户的正常体验。这种优化进行的同时一般也要满足SLO（服务等级目标）。在大模型应用的背景下，这里的目标通常是首次生成令牌的时间（TTFT）和令牌之间的时间（TBT）。一般优化的目标期望在这些点之间进行trade off。
常见的解决方案
对于最大化吞吐量的目标而言，目前的优化方式一般是：
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尽可能多地重复使用 KVCache，以减少所需的计算资源（比如之前文章中提到的PageAttention,RAGCache等）。
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最大化每个批次中的令牌数量，以提高模型浮点运算利用率（MFU）。
虽然这两种方式一般可以提高吞吐量，但在SLO上可