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Moonshot AI extiende la tecnología de desacoplamiento de Prefill/Decode a centros de datos cruzados y hardware heterogéneo

2026-05-30 12:07:50

ME News Noticias, 18 de abril (UTC+8), el equipo de Moonshot AI anunció recientemente que su tecnología de desacoplamiento de Prefill (prellenado) y Decode (decodificación) se ha expandido con éxito desde un único clúster a entornos de múltiples centros de datos y hardware heterogéneo. Según el artículo, esta medida podría reducir significativamente el costo de inferencia por token. Anteriormente, la expansión de esta tecnología se vio obstaculizada por los costos de transmisión de la caché KV. La implementación de esta ruptura clave dependió de su modelo híbrido Kimi Linear. (Fuente: InFoQ)

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GateUser-ad8b77bd

· hace10h

De un solo clúster a múltiples DC, la dificultad del proyecto no es de la misma magnitud

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CheckTheBlockchainBefore

· hace20h

¿Cómo se mezcla exactamente el modelo híbrido? ¿Es MOE o alguna otra arquitectura?

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FeeTakerPhD

· hace21h

Finalmente llegó la implementación entre DC, ¿realmente se puede reducir el costo tras superar la barrera de transmisión de caché KV?

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PopFruitCollage

· hace21h

Multi-centro de datos + heterogéneo, ¿la complejidad de operaciones se dispara?

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ExitLiqNow

· hace21h

Antes, la transmisión de la caché KV se limitaba, ahora se ha alcanzado un hito importante

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OwlAuthorizationMonitor

· hace21h

Cada token es un poco más barato, cuanto mayor sea la cantidad, más dinero en efectivo verdadero

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TheStoneBehindTheVolcano

· hace21h

Moonshot, esta ola de deuda técnica todavía tiene que lucir bastante bien

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ButterStop-LossLine

· hace21h

Reducir costos es la verdadera clave, esperar datos de pruebas reales

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LatencyLullaby

· hace21h

¿Separar la prellenado y el desacoplamiento, hará que la latencia en realidad aumente?

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MechanicalHummingbirdGlass

· hace21h

El modelo híbrido de Kimi tiene algo, puede ejecutarse en hardware heterogéneo

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