首页Moonshot AI 与清华大学为数据中心提出 PrfaaS 架构
由于大型语言模型（LLM）在推理过程中需要更强的计算能力，传统的服务架构因此面临瓶颈。 Moonshot AI 与清华大学的研究团队合作，推出了一种名为“预填充即服务”（Pre-filling as a Service，PrfaaS）的创新架构，旨在克服大型语言模型服务中数据中心和计算资源的限制。
大型语言模型的推理过程通常分为两个阶段：预填充和解码。预填充阶段计算密集，模型在此阶段处理输入并创建键值缓存（KVCache）；解码阶段则对内存带宽要求极高，会依次生成输出结果。 传统架构要求这两个阶段均在同一数据中心内进行，从而导致计算和带宽方面的限制。
PrfaaS 通过将预填充任务卸载至专用的高计算力集群，并利用标准以太网网络将生成的 KVCache 传输至本地解码集群，从而实现了高效的跨数据中心服务。研究表明，该架构可提升处理性能，服务吞吐量较传统模型提高了 54%。 实际案例研究也表明，该架构具有更低的延迟和更高的效率。
PrfaaS 架构将计算、网络和存储这三个主要子系统解耦，并分别进行独立管理。精确的路由机制确保了长请求的高效传输，避免了传统方法中因资源分配不均而导致的拥塞。此外，双时间尺度调度机制可适应多变的流量模式，进一步优化资源利用率。
随着跨数据中心推理需求的增长以及新硬件的不断涌现，PrfaaS 为未来的人工智能应用提供了一种极具前景的解决方案。
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