Mooncake
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想象一下：每天有数百万人在和 Kimi 对话——上传论文、生成报告、翻译文档。每一个请求，AI 都需要重新"阅读"对话历史中的每一个 token。如果把这些重复计算的结果缓存起来，就像浏览器缓存网页一样，让 AI 直接复用已计算的内容，推理速度能提升数倍。这正是 Mooncake 做的事情。
Mooncake 是**月之暗面（Moonshot AI）**为 Kimi 大模型开源的推理服务平台，也是该公司生产环境的核心基础设施。它在 2025 年 2 月斩获计算机存储领域顶级会议 FAST 2025 最佳论文奖，论文被 USENIX FAST'25 正式收录，并已与 vLLM、SGLang、LMDeploy、TensorRT-LLM 等主流推理框架深度集成，成为 LLM 推理领域的重要基础设施项目。
图1：Mooncake 项目 logo
2024 年，随着 Kimi 长上下文窗口（200K token）的广泛应用，月之暗面团队遇到了一个难题：长上下文意味着每次推理都要处理海量历史 token，Prefill 阶段（理解用户输入）耗时极长，而 Decode 阶段（生成回答）又被 Prefill 拖累。传统架构中 Prefill 和 Decode 共用同一批 GPU 资源，在高并发场景下极易产生"头部阻塞"——一个长请求会让所有用户等待。
团队发现，Kimi 真实生产环境中的 75% 请求是重复或相似的，大量 KVCache（Key-Value Cache，Transformer 注意力机制的中间计算结果）可以被跨请求复用。于是他们设计了一套KVCache 优先的分离式架构，将 Prefill 和 Decode 解耦到不同集群，中间通过高速网络传递 KVCache，将系统吞吐量提升了 525%，Kimi 整体承载能力提升 75%。
图2：Mooncake KVCache 优先的分离式架构
Mooncake 的架构分为三个层次，层层递进，共同支撑起生产级 LLM 推理服务。
这是 Mooncake 的核心心脏，一个统一的高性能数据传输框架。它屏蔽了底层硬件细节（RDMA、TCP、CXL、NVMe-oF 等），为 AI 推理提供批量数据传输能力。
Transfer Engine 支持多种网络协议：
实测性能：传输 40GB KVCache 数据（相当于 LLaMA3-70B 模型 128K token 的缓存大小），在 4×200Gbps RoCE 网络下达 87 GB/s，在 8×400Gbps RoCE 网络下达 190 GB/s，分别是 TCP 协议的 2.4 倍和 4.6 倍。
图3：Transfer Engine 支持的多种传输协议
P2P Store 面向训练场景，解决大规模模型 checkpoint 分发问题。采用纯客户端架构，去中心化设计，通过 etcd 管理元数据，让 GPU 集群内各节点可以直接互相传输文件，避免单点带宽瓶颈。已在月之暗面生产环境用于 Kimi 系列模型的 checkpoint 同步。
Mooncake Store 则面向推理场景，是专为 LLM 推理设计的分布式 KVCache 存储引擎。它支持多副本存储（消除热点）、条带化并行 I/O（充分利用多网卡聚合带宽）、全局 KVCache 共享（跨请求复用注意力计算结果）。目前已集成进 SGLang 的 HiCache 系统、vLLM 的 Prefill 服务以及 LMCache。
图4：Mooncake Store 分布式 KVCache 存储架构
Mooncake 的最终价值体现在与主流推理框架的深度集成：
| 框架 | 集成方式 | 效果 |
|---|---|---|
| vLLM | PD 分离后端 + KV Connector | 2024年12月官方支持 |
| SGLang | HiCache 存储后端 + EPD Disaggregation | 2025年9月官方支持 |
| LMDeploy | PD Disaggregation 后端 | 2025年6月支持 |
| TensorRT-LLM | KVCache Transfer 插件 | 2024年12月集成 |
| LMCache | 远程 KVCache 连接器 | 2025年4月支持 |
2025年7月，这套架构成功支撑了 Kimi K2（1T 参数 MoE 模型）在 128 张 H200 GPU 上的部署，实现 Prefill 吞吐量 224K tokens/sec、Decode 吞吐量 288K tokens/sec。
Mooncake 的代码库采用 C++ 核心 + Python 胶水层 的混合架构。
核心技术栈：
-DUSE_CUDA=ON -DUSE_RDMA=ON 等）代码质量特征：
.clang-format、.typos.toml 拼写检查）benchmarks/）和文档网站（docs/）多厂商硬件支持： Mooncake 是目前支持 GPU/AI 加速器种类最多的开源项目之一，官方支持 NVIDIA（CUDA/GPUDirect RDMA）、AMD（ROCm/HIP）、华为 Ascend、海光 DCU、摩尔线程 MUSA、寒武纪 MLU、沐曦 MACA 等，覆盖了国内外主流 AI 芯片，为国产化部署提供了重要选项。
Mooncake 是一个基础设施级项目，直接部署需要一定的技术门槛，但与主流框架的集成已相当平滑。
适合人群：
快速上手路径（推荐）：
dependencies.sh 安装依赖，cmake 编译，生成 Python wheel 后安装硬件需求：
注意： Mooncake 没有 Web UI，是纯后端基础设施。日常用户接触到的仍是 vLLM/SGLang 的 Web 接口，Mooncake 在背后默默加速。
尽管 Mooncake 技术先进，但在实际部署中仍有需要注意的局限：
1. 硬件依赖强：RDMA 网络（RoCE/IB）是发挥最佳性能的必要条件，TCP 模式下性能差距显著。对于没有高速网络的中小企业，部署收益可能不明显。
2. 配置复杂度高：PD 分离需要两个独立 GPU 集群（Prefill 集群 + Decode 集群），增加运维复杂度。调度器需要正确分配请求并处理 KVCache 的跨集群传输。
3. 缓存命中率挑战：KVCache 的价值高度依赖请求的相似度和重复率。对于对话场景多样的 C 端产品，缓存收益可能低于预期。月之暗面提到的"75% 相似请求"是其特定业务场景下的数据。
4. 生态锁定风险：与 vLLM/SGLang 深度绑定，一旦这些框架架构变更，Mooncake 可能需要同步适配。
Mooncake 的意义远不止"让 Kimi 跑得更快"。它代表了一种LLM 推理基础设施的新范式：
推动 PD 分离成为行业标准：Mooncake 证明了 Prefill-Decode 分离架构的生产可行性，让 vLLM、SGLang 等主流框架跟进支持，改变了整个推理系统的设计思路
加速国产 AI 芯片生态：Mooncake 对华为 Ascend、海光 DCU、摩尔线程等国产芯片的原生支持，为国产 LLM 在自有硬件上的高效推理提供了软件基础设施
Benchmark 公开促进研究：团队开源了 Kimi 生产环境的真实 trace 数据（FAST25-release/traces/），研究者可以用这些数据复现和对比自己的调度算法
跨框架互操作：Mooncake 同时支持 vLLM、SGLang、LMDeploy 等多个框架，避免了厂商锁定，成为推理层的"中间件标准"
截至 2026 年，Mooncake 已获得 5400+ GitHub Stars，被 PyTorch 官方纳入生态，NVIDIA TensorRT-LLM 官方集成其传输插件，FastAPI 创始人称赞其"是生产级 LLM 服务最有参考价值的开源项目之一"。
一句话总结：Mooncake 是大模型推理的"高速公路收费系统"——它不生产流量，但让所有经过的流量跑得更快、更省力。