Kimi K3 Serve模块14项技术演示上线 实现投影缓存降本7.9倍

近日，Kimi K3 Serve模块交互式演示正式上线，基于decode.py、replayssm.py、paged_cache.py等真实源码在CPU端实时运行，系统呈现14个功能Tab，全面拆解轻量化大模型推理服务核心机制。演示聚焦‘轻量化复刻大模型’目标，通过算法与系统协同优化，在有限算力下提升推理效率与稳定性。

关键创新之一是KDA投机回放中的投影缓存策略：相比传统完整快照，其内存占用稳定在0.4以下（快照约1.0），字节成本从5000降至1500，降幅达7.9倍，显著缓解长上下文场景显存压力。配套的verify_and_replay机制通过kda_step/kda_recurrent递推实现状态精确回放，支持中断恢复与偏差修正，保障分布式环境下输出严格一致。

内存管理采用统一页池（PagedCache）结合MLA分页，减少碎片化带来的延迟波动；前缀缓存引入两阶段lookup+chained hash+KDA checkpoint原子操作，命中时端到端延迟可缩短40%以上；ReplaySSM环形缓冲适配SSM架构，draft长度增加时存储开销呈线性而非指数增长。

服务调度层由Fleet模块实现，含一致哈希路由、最小扰动扩容与预算隔离三大机制。仿真显示，预算隔离可将高优任务P99延迟控制在200ms内，无隔离方案则超800ms。该演示已开源至GitHub，适配KIMI K3、DeepSeek V4、PI0.5/0.7等多模型，为边缘侧部署提供可复现工程参考，推动大模型服务栈从黑盒调优转向白盒设计。