第1362章 字节豆包UltraMem稀疏模型架构，推理成本最高可降低83％[1/2页]

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    在人工智能领域，随着模型规模的不断扩大，推理成本和访存效率已成为制约大模型广泛应用的关键瓶颈。传统方法如MoE（Mixture

    of

    Experts）虽然通过稀疏激活机制成功实现了计算和参数的解耦，但在推理场景下，其高昂的访存成本和较慢的速度却成为了不可忽视的问题。近日，字节跳动豆包大模型团队提出的UltraMem架构，为这一难题提供了全新的解决方案，并在ICLR

    2025上得到了认可。本文将深入探讨UltraMem的创新之处，以及它如何引领大模型推理的未来。

    UltraMem：高效推理的新纪元

    UltraMem是一种将计算和参数解耦的稀疏模型架构，它在保证模型效果的前提下，显着解决了推理时的访存问题。相较于MoE，UltraMem在推理速度上实现了26倍的提升，推理成本最高可降低83%。这一突破性的成果，无疑为构建大规模语言模型（LLM）提供了有力的支持。

    在Transformer架构下，模型的性能与其参数数量和计算复杂度密切相关。然而，随着LLM规模的不断增大，推理成本急剧增加，速度变慢，成为制约其广泛应用的关键因素架构虽然通过稀疏激活机制降低了计算量，但在推理时，较小的batch

    size会激活全部专家，导致访存急剧上升，推理延迟大幅增加。而UltraMem则通过一系列创新设计，有效解决了这一问题。

    UltraMem的创新之处

    UltraMem的创新主要体现在三个方面：优化模型结构、优化value检索方式以及隐式扩展稀疏参数。

    首先，在模型结构上，UltraMem借鉴了PKM（Product

    Key

    Memory）的设计，但对其进行了改进的memory

    layer只有一层，插在整个Transformer的中间层，这对大规模训练并不友好则拆分出多个小memory

    layer，以固定的间隔分布在Transformer

    layer中，并增加了skiplayer操作。这使得模型可以并行地执行memory

    layer的访存操作和Transformer

    layer的计算，从而提高了推理效率。

    其次，在value检索方式上，UltraMem采用了更复杂的乘法方法Tucker

    Deposed

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