北京 – 字节跳动旗下豆包大模型团队近日发布了一项突破性技术——UltraMem，一种全新的超稀疏模型架构。该架构旨在解决传统混合专家模型（MoE）在推理过程中面临的高额访存问题，从而显著降低推理成本并提升速度。据官方数据，UltraMem的推理速度较MoE提升了2-6倍，成本最高可降低83%。
UltraMem是什么？
UltraMem是一种创新性的模型架构，其核心在于优化内存访问和计算效率。与传统的MoE架构不同，UltraMem通过一系列技术手段，实现了更高效的参数利用和更低的内存占用，从而在保证模型性能的同时，大幅降低了推理成本。
技术原理：
UltraMem的技术优势主要体现在以下几个方面：
- 多层结构改进： 将大型内存层拆分为多个小内存层，并将其分布在Transformer层中，同时增加skip-layer操作，实现了并行计算，从而提高了整体效率。
- 优化的Value检索方式： 采用Tucker分解查询键检索（TDQKR），这是一种更复杂的乘法方法，通过分解查询和键的交互，提高了检索精度和效率。
- 隐式扩展稀疏参数（IVE）： 通过引入虚拟内存和物理内存的概念，实现了稀疏参数的隐式扩展。这不仅减少了显存负担，还提升了模型的性能和扩展能力。
- 稀疏计算与参数解耦： UltraMem采用稀疏计算的方式，将计算和参数解耦，仅激活与当前任务最相关的部分参数，而不是像传统MoE那样激活所有专家，从而显著降低了内存访问需求。
- 并行计算机制： 通过优化计算图和采用先进的算法，UltraMem使多个推理任务可以同时进行，提高了资源利用率，进一步加快了推理速度。
性能优势：
实验结果表明，UltraMem在不同规模的激活参数下均展现出显著的性能优势。随着稀疏参数的增加，其扩展能力明显优于传统的MoE架构。在参数和激活条件相同的情况下，UltraMem不仅显著降低了推理成本，还在模型效果上超越了MoE。
应用场景：
UltraMem的高效性和低成本使其在多个领域具有广泛的应用前景：
- 实时推理场景： 适用于对延迟要求较高的推理场景，例如代码补全和智能客服。
- 大规模模型部署： 成为部署大规模语言模型（LLM）的理想选择，尤其是在构建数十亿规模的value或expert模型时。
- 金融领域： 可用于信贷资产管理和风险预测，帮助金融机构实现业务降本增效。
- 能源行业： 可应用于设备运检、电力营销客服和新能源功率预测，优化资源配置，提升能源效率。
- 工业自动化： 可用于设备故障预测和生产流程优化，实现智能化的生产管理。
专家点评：
“UltraMem的出现，无疑为大模型的发展带来了新的可能性。”一位匿名AI领域专家表示，“其超稀疏的架构设计，不仅解决了MoE模型长期存在的推理效率问题，还为更大规模模型的部署提供了可行性方案。这对于推动AI技术在各行业的应用具有重要意义。”
未来展望：
UltraMem的发布，标志着字节跳动在AI技术领域的又一次重大突破。随着技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，UltraMem有望成为未来大模型发展的重要方向，为各行业带来更高效、更智能的解决方案。
相关链接：
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.12364
关键词： UltraMem, 字节跳动, 豆包大模型, 超稀疏模型, MoE, 大模型, 人工智能, 推理速度, 推理成本, AI应用。
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