第23届usenix文件与存储技术会议（fast）在美国圣克拉拉落下帷幕，计算机系章明星、武永卫、郑纬民教授团队与月之暗面公司合作的论文荣获埃里克·里德尔最佳论文奖（erik riedel best paper award）。该论文题为“以键值缓存为中心的以存换算大语言模型推理架构”（mooncake: trading more storage for less computation-a kvcache-centric architecture for serving llm chatbot），第一作者为计算机系博士生秦若愚，指导老师为章明星助理教授。
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最佳论文：Mooncake架构
获奖论文提出的Mooncake系统是月之暗面公司大语言模型服务Kimi的底层推理平台。Mooncake采用独特的键值缓存（KVCache）为中心的分布式架构，巧妙分离预填充和解码集群，并充分利用推理集群中CPU、DRAM、SSD和NIC等资源，构建独立的KVCache缓存池。其核心创新在于以KVCache为中心的全局缓存和调度机制，在严格满足服务级别目标（SLOs）的前提下，最大限度地提升吞吐量。
实验结果表明，Mooncake在处理长上下文输入方面表现卓越。真实数据测试显示，与基线方法相比，Mooncake在满足SLOs的情况下，有效请求处理能力提升了59%到498%。目前，Mooncake已在数千个节点上稳定运行，每日处理超过千亿个token。实际部署中，Mooncake的创新架构使Kimi在NVIDIA A800和H800集群上的请求处理能力分别提升了115%和107%。
FAST会议是计算机存储领域的顶级盛会，拥有二十余年的历史，在业界享有盛誉，被中国计算机学会（CCF）评为A类国际学术会议。
