🚀 产品名称：推理引擎
高性能 MoE 架构大模型推理系统
版本：v1.0
作者：研发团队
日期：2025-04-05
🔍 一、需求分析
1.1 业务痛点与趋势分析
| 项目 | 描述 |
|---|---|
| 核心痛点 | - 大模型推理延迟高，无法满足实时性要求 - GPU 利用率低（平均 < 35%） - 缺乏对 MoE 架构的高效调度支持 |
| 用户场景 | - 企业级大模型服务部署 - 高并发 API 请求处理 - 多租户资源隔离与计费 |
| 行业趋势 | - 模型向稀疏化（MoE）、量化、异构计算演进 - 推理引擎从“通用”向“定制化+高性能”发展 - 边缘端轻量化部署需求上升 |
1.2 行业分析（竞品对比）
| 竞品 | 核心能力 | 优势 | 劣势 | 我们的机会 |
|---|---|---|---|---|
| Triton Inference Server | 多框架支持、批处理 | 生态成熟、社区活跃 | 不支持 MoE 动态路由 | 提供原生 MoE 支持 |
| vLLM | PagedAttention、高吞吐 | 推理速度快、显存优化好 | 仅支持 Decoder 类模型 | 支持 Diffusion、Encoder |
| TensorRT-LLM | 低延迟、量化 | NVIDIA 深度优化 | 闭源、灵活性差 | 开源 + 可扩展架构 |
✅ SWOT 分析：
- 优势（S）：自研 MoE 路由、国产化适配
- 劣势（W）：生态初期
- 机会（O）：国产 AI 芯片崛起
- 威胁（T）：巨头垄断
1.3 技术趋势分析（论文参考）
| 论文 | 核心思想 | 可借鉴点 |
|---|---|---|
| Switch Transformers | 稀疏激活 MoE | Top-k 路由、负载均衡 |
| PagedAttention (vLLM) | 内存分页管理 KV Cache | 显存利用率提升 40%+ |
| DeepSeek-MoE | 145B 总参，16B 激活 | 专家并行、训练策略 |
📌 建议技术雷达：
- 关注 NeurIPS、ICML、OSDI、MLSys 等顶会
- 跟踪 Meta、Google、DeepSeek、阿里通义最新动向
1.4 专利分析
| 专利号 | 持有人 | 技术点 | 风险等级 | 应对策略 |
|---|---|---|---|---|
| US20230385762A1 | MoE 路由负载均衡 | 高 | 改进路由算法（Top-2 + Jitter） | |
| CN114972256A | 阿里巴巴 | 异构设备推理调度 | 中 | 自研设备抽象层，避免直接复制 |
🔍 工具推荐：Patentics、Incopat、Google Patents
1.5 原型验证（PoC）
| 模块 | 验证方式 | 结果 |
|---|---|---|
| MoE 路由 | PyTorch 模拟 8 专家 | Top-2 路由延迟 < 0.1ms |
| 显存优化 | 模拟 Paged KV Cache | 显存占用 ↓40% |
| 多 GPU 调度 | Ray + NCCL 通信测试 | 吞吐 ↑3x |
| 故障恢复 | kill 进程模拟 | 3s 内自动重启服务 |
✅ 输出：PoC_Report_v1.pdf
🏗️ 二、产品设计
2.1 整体架构设计
+-------------------+
| 用户接口层 |
| (REST/gRPC/SDK) |
+-------------------+
↓
+-------------------+
| 调度与编排层 |
| (Model Router, |
| Batch Scheduler) |
+-------------------+
↓
+-------------------+
| 执行引擎层 |
| (MoE Router, |
| Kernel Fusion) |
+-------------------+
↓
+-------------------+
| 硬件适配层 |
| (CUDA, ROCm, IPEX)|
+-------------------+
2.2 架构模块拆解
| 模块 | 职责 | 技术选型 |
|---|---|---|
| Model Manager | 模型加载/卸载 | ONNX Runtime / TorchScript |
| Scheduler | 请求排队、批处理 | Continuous Batching |
| MoE Router | 专家路由与负载均衡 | Top-2 + Jitter |
| Memory Mgr | KV Cache 管理 | PagedAttention 风格 |
| Kernel Optimizer | 算子融合与加速 | Triton / CUTLASS |
2.3 需求拆解（Feature List）
| ID | 需求 | 优先级 | 负责人 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
| F001 | 支持 LLaMA-2 推理 | P0 | 张三 | ✅ Done |
| F002 | 实现 MoE 动态路由 | P0 | 李四 | 🟡 In Progress |
| F003 | 多 GPU 张量并行 | P1 | 王五 | 🔴 Todo |
| F004 | REST API 接口 | P0 | 赵六 | ✅ Done |
📌 工具建议：Jira / Tapd / 飞书多维表
⚙️ 三、研发
3.1 研发详细设计（HLD）
MoE Router 模块设计
- 输入：token embeddings
[B, T, D] - 输出：expert indices + weights
- 算法流程：
gate_logits = linear(x) # [B, T, E] weights, indices = top_k(gate_logits, k=2) weights = softmax(weights) # 加入 jitter 避免热点 weights = weights + torch.rand_like(weights) * 0.1 - 通信机制：All-to-All 交换 token 到对应 GPU
- 性能目标：路由延迟 < 0.5ms (A100)
✅ 四、测试
4.1 测试场景
| 场景 | 描述 |
|---|---|
| 单模型推理 | LLaMA-7B, input=512, output=128 |
| 多模型并发 | 3 个模型同时处理请求 |
| MoE 路由正确性 | 验证 token 分配到正确专家 |
| 故障恢复 | GPU Down 后自动重试 |
4.2 测试用例
| ID | 用例 | 预期结果 |
|---|---|---|
| TC001 | 输入正常 prompt | 返回完整 response |
| TC002 | 输入超长文本（>4096） | 截断或返回错误码 |
| TC003 | 并发 100 请求 | 吞吐 ≥ 50 req/s |
| TC004 | kill -9 进程 | 重启后服务恢复 |
✅ 测试工具：
pytest+Locust（压测）
🚀 五、发布
5.1 用户手册（Quick Start）
## 快速开始
1. 启动服务：
```bash
./kunlun-server --model llama-7b --gpu 0,1 --port 8080
-
发送请求：
curl -X POST http://localhost:8080/generate \ -d '{"prompt": "Hello", "max_tokens": 100}' -
查看状态：
curl http://localhost:8080/health
---
### 5.2 Release Notes（v1.0.0）
```markdown
## 新增功能
- 支持 LLaMA、ChatGLM 系列模型
- 实现 MoE 动态路由（Top-2）
- 提供 REST API 接口
- 支持 FP16 与 INT8 量化
## 修复问题
- 修复多 GPU 通信死锁问题
- 优化显存碎片问题
## 已知问题
- 不支持 Windows 系统
- MoE 训练暂未开放
## 升级建议
- 建议使用 A100/A800/H800 系列 GPU
- 推荐内存 ≥ 256GB
5.3 最佳实践
| 场景 | 建议配置 |
|---|---|
| 高吞吐推理 | 使用连续批处理 + FP16 |
| 低延迟服务 | 固定 batch size = 1 |
| MoE 模型 | 每个专家分配独立 GPU |
| 内存受限 | 启用 KV Cache 分页 |
| 多租户 | 使用命名空间隔离模型 |
📎 附录
- ✅ 文档版本控制：Git 管理
- ✅ 代码仓库：
git@github.com:your-org/kunlun.git - ✅ CI/CD 流水线：Jenkinsfile
- ✅ 监控指标：Prometheus + Grafana
- ✅ 日志系统：ELK Stack
📄 输出建议：
- 将本文件作为
PRD.md- 拆分为
HLD.md、LLD_MoE_Router.md等模块文档- 导出为 PDF 用于汇报
💡 使用说明
- 将此模板保存为
PRD.md - 替换“Kunlun”为你的产品名
- 填充实际内容
- 使用 Git 进行版本管理
- 定期更新状态与进度
