第1362章 字节豆包UltraMem稀疏模型架构，推理成本最高可降低83％

 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2-6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。moe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