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Moonshot AI amplia a tecnologia de desacoplamento de Prefill/Decode para além de centros de dados e hardware heterogêneo

2026-05-29 15:09:33

ME News Notícias, 18 de abril (UTC+8), a equipe Moonshot AI anunciou recentemente que sua tecnologia de desacoplamento de Pré-preenchimento (Prefill) e Decodificação (Decode) foi bem-sucedida ao se expandir de um único cluster para ambientes de data center cruzados e hardware heterogêneo. Segundo o artigo, essa medida deve reduzir significativamente o custo de inferência por token. Anteriormente, a expansão dessa tecnologia foi impedida pelo problema de custo de transmissão do cache KV. A realização dessa inovação dependeu crucialmente de seu modelo híbrido Kimi Linear. (Fonte: InFoQ)

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PublicBlockchainUnderTheAurora

· 10h atrás

Tenho curiosidade sobre como eles lidam com a latência entre diferentes DCs, o artigo não explicou com detalhes.

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ExitLiquidityIntern

· 10h atrás

A arquitetura do modelo híbrido parece ser uma variável-chave, aguardando detalhes técnicos de primeira mão

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GateUser-c1cab702

· 10h atrás

De um cluster único para múltiplos data centers, a complexidade do projeto por si só já dá dor de cabeça

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