UltraMem – 字節豆包大模型團隊推出的全新超稀疏模型架構

UltraMem是什么

UltraMem 是字節跳動豆包大模型團隊推出的一種創新超稀疏模型架構，旨在解決傳統 MoE 架構在推理過程中所面臨的高訪存成本問題。通過優化內存訪問和計算效率，UltraMem 顯著降低了推理的經濟開支，其推理速度較 MoE 提升了2-6倍，成本最高可降低83%。UltraMem 的核心技術包括：多層結構改進，通過將大型內存層劃分為多個小內存層并分布在 Transformer 層中，以實現并行計算和增加 skip-layer 操作；優化值檢索機制，采用 Tucker 分解查詢鍵檢索（TDQKR）來提升檢索精度；以及隱式擴展稀疏參數（IVE），通過虛擬內存與物理內存的結合，減少顯存和部署的開支。實驗結果表明，UltraMem 在不同規模的激活參數下均展現了顯著的性能優勢，尤其在稀疏參數增加時，其擴展能力優于 MoE。

UltraMem的主要功能

• 顯著降低推理成本：通過優化內存訪問機制，UltraMem 在推理時有效地降低了訪存需求，最高可節省83%的推理成本。
• 加快推理速度：與傳統 MoE 架構相比，UltraMem 在推理速度上提升了2-6倍，且在常見的 batch size 下，訪存成本幾乎與同計算量的 Dense 模型相當。
• 優化內存管理：UltraMem 通過稀疏計算和選擇性參數激活策略，減少了推理過程中對內存的依賴，有效避免了出現內存瓶頸的情況。
• 支持大規模模型構建：該架構為構建數十億規模的 value 或 expert 模型提供了新的可能性，展現出卓越的擴展特性。
• 保持模型性能：在參數和激活條件相同的情況下，UltraMem 成功降低了推理成本，并在模型效果上超越了 MoE。

UltraMem的技術原理

• 稀疏計算與參數解耦：通過稀疏計算，UltraMem 將計算與參數解耦，僅激活與當前任務最相關的參數，而非像傳統 MoE 那樣在推理階段激活所有專家，從而顯著減少了內存訪問需求。
• 優化的內存訪問機制：UltraMem 引入大規模超稀疏內存層，通過選擇性激活少量參數，避免了推理過程中的內存瓶頸。這一機制確保在常見 batch size 下，UltraMem 的訪存成本幾乎與同計算量的 Dense 模型相當。
• 并行計算機制：UltraMem 通過優化計算圖和應用先進算法，使多個推理任務能夠同時進行，進一步提升了資源利用率，加快了推理速度。
• Tucker 分解查詢鍵檢索（TDQKR）：UltraMem 采用復雜的乘法方法——Tucker 分解查詢鍵檢索（TDQKR），以優化值的檢索過程，通過分解查詢和鍵的交互，提升了檢索的精度與效率。
• 隱式擴展稀疏參數（IVE）：UltraMem 提出了隱式擴展稀疏參數（IVE）技術，結合虛擬內存與物理內存的概念，隱式擴展稀疏參數，在不增加顯存負擔的前提下，提升模型性能與擴展能力。
• 多層結構設計：UltraMem 將大型內存層細分為多個小內存層，固定間隔分布在 Transformer 層中，使模型能夠并行執行內存層的訪存操作與 Transformer 層的計算，從而提升整體效率。

UltraMem的項目地址

• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.12364

UltraMem的應用場景

• 實時推理場景：UltraMem 非常適合于對延遲要求較高的推理場景，如代碼補全和智能客服。在這些環境中，模型需要迅速響應用戶請求，UltraMem 的低延遲特性能顯著提升用戶體驗。
• 大規模模型部署：憑借高效的推理能力和低訪存成本，UltraMem 成為部署大規模語言模型（LLM）的理想選擇。在構建數十億規模的 value 或 expert 模型時，UltraMem 能在有限的計算資源下實現卓越的性能。
• 金融領域：在金融行業，UltraMem 可應用于信貸資產管理和風險預測。通過精準識別客戶意圖與風險特征，UltraMem 能助力金融機構實現降本增效的目標。
• 能源行業：在能源領域，UltraMem 可用于設備運檢、電力營銷客服和新能源功率預測。借助高效的數據處理與推理能力，UltraMem 能優化資源配置，從而提升能源效率。
• 工業自動化：在工業自動化領域，UltraMem 可用于設備故障預測和生產流程優化。其高效的推理能力能夠快速分析大量工業數據，實現智能化的生產管理。