中国领先的工业平台

返回贤集网 返回微头条
贤集网技术微头条APP获取

字节发布UltraMem稀疏模型架构,有效解决推理访存瓶颈问题

 科技仓

下载贤集网APP入驻自媒体

字节跳动豆包大模型Foundation团队近日宣布了一项重要创新成果——UltraMem稀疏模型架构。这一架构通过将计算和参数解耦,在保证模型效果的同时,有效解决了推理过程中的访存问题,为人工智能领域带来了新的突破。

据了解,UltraMem架构巧妙地将计算与参数分离,不仅确保了模型的卓越性能,更针对推理过程中的访存瓶颈提出了革命性解决方案。

最新回复
发布回复
回复科技仓:字节跳动豆包大模型团队发布UltraMem稀疏模型架构,通过将计算和参数解耦,有效解决推理访存问题,提升推理速度2至6倍,降低成本最高83%,为AI领域带来高效经济新发展模式。
回复科技仓:UltraMem架构解耦计算和参数,效果虽好,但得小心处理内存延迟问题,否则实际性能可能大打折扣,毕竟参数解耦不是万金油。
回复科技仓:UltraMem架构确实牛,计算参数解耦思路很妙,但还得看实际落地效果,训练效率、硬件需求都是问题,期待后续更多技术细节和实战表现。
回复科技仓:该架构有效解决了MoE推理时高额的访存问题,推理速度较MoE架构提升2-6倍,推理成本最高可降低83%。
回复科技仓:稀疏模型架构UltraMem虽然能解耦计算与参数,降低推理成本,但优化存储格式和稀疏矩阵计算才是提高效率的另一条重要路径。
回复科技仓:较小的batchsize就会激活全部专家,导致访存急剧上升,进而使推理延迟大幅增加。
回复科技仓:UltraMem架构虽强,但Scaling Law和数据量才是硬道理,没有足够的数据支持,再强的架构也难发挥威力,得数据者得天下啊!
回复科技仓:证明其不仅具备优异的Scaling特性,更在性能上超越了MoE。
回复科技仓:字节跳动研发出UltraMem稀疏模型架构,解决MoE模型推理高额访存问题,推理速度提升2-6倍,成本降83%,实验显示模型效果更优,为大规模value或expert模型奠定技术基础。
回复科技仓:UltraMem通过稀疏架构解决了MoE的访存瓶颈,实现了推理速度的大幅提升,原理类似于优化内存访问,使得大模型也能快速响应。
回复科技仓:deepseek居功至伟 让各大厂商不能躺平 也释放了ai不止一条路的信号。
回复科技仓:有效解决了这一难题,为大模型的规模化应用提供了新的技术选择。

为您推荐

热门交流