数据：
字节跳动豆包团队提出稀疏模型架构UltraMem，推理速度较MoE架构提升2-6倍，推理成本最高可降低83%。
线索：
UltraMem的问世为大规模模型推理效率的提升提供了新思路，同时也显著降低了推理成本。这意味着更多企业和开发者能够在资源有限的环境中部署AI模型。此外，该技术可提高AI应用的响应速度和流畅度，在智能助手及自然语言处理等领域具有广泛的应用潜力。然而，激烈的市场竞争和技术不断迭代也可能给豆包团队带来压力和挑战。
正文：
字节跳动豆包大模型团队近期推出了一种新的稀疏模型架构UltraMem，旨在提升模型的推理效率并降低推理成本。随着大模型规模的扩大，推理成本和访存效率已成为限制其广泛应用的关键瓶颈。UltraMem架构有效解决了MoE架构在推理时面临的高访存成本，使得推理速度相比MoE提升了2到6倍，推理成本则最高可降低83%。通过该架构，训练规模达到2000万value的UltraMem模型在同样计算资源条件下，能够实现行业领先的推理速度和模型性能，为构建数十亿规模的value或expert开辟了新路径。
尽管在过去的研究中，MoE和PKM（Product Key Memory）方案已被提出以应对计算问题，但它们各自在推理效率和模型扩展能力上存在局限。MoE架构虽然通过稀疏激活专家实现了计算和参数的解耦，但在推理阶段的批量大小和序列长度限制使得其访存急剧上升，造成推理延迟增加。而PKM架构引入的“行路由”和“列路由”机制虽然解决了访存瓶颈，但影响了模型效果。
UltraMem在参考PKM设计的基础上，针对其缺陷进行了改进，优化了模型结构、value检索方式以及隐式扩展稀疏参数，而这些优化使得UltraMem在访存效率和模型效果上都得到了提升。
在控制参数和激活条件相同的情况下，UltraMem的实验结果显示其在模型效果上超越了MoE，同时推理速度提升了2-6倍。实验结果还表明，UltraMem在常见的batch size规模下，其访存成本与相同计算量的Dense模型相当。
当前，针对UltraMem的技术演进依然有诸多可探索方向，包括优化稀疏参数、提升推理能力和更优激活策略等。这项创新为AI领域的多种应用提供了新的可能性，包括边缘计算和移动设备等资源受限场景中。
发布时间：
2025-02-12 12:37:00
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