字节跳动豆包大模型团队近日取得重大突破，成功研发全新稀疏模型架构UltraMem。该架构创新性地解决了MoE模型推理中高额访存的难题，显著提升了推理速度和效率，降低了推理成本。UltraMem在保证模型效果的同时，推理速度较MoE提升了2-6倍，推理成本最高可降低83%，为大模型的高效推理提供了全新的解决方案，也为构建更大规模的模型奠定了坚实的基础。
字节跳动豆包大模型团队今日宣布，成功研发出全新稀疏模型架构UltraMem，该架构有效解决了MoE（混合专家）模型推理时的高额访存问题，推理速度较MoE提升2-6倍，推理成本最高可降低83%。这一突破性进展为大模型的高效推理开辟了新路径。
UltraMem架构在保证模型效果的前提下，成功解决了MoE架构推理时的访存瓶颈。实验结果表明，在参数和激活条件相同的情况下，UltraMem不仅模型效果优于MoE，更将推理速度提升了2-6倍。此外，在常见batch size规模下，UltraMem的访存成本几乎与同计算量的Dense模型相当，显著降低了推理成本。
研究团队训练了规模达2000万value的UltraMem模型，实验结果显示，在同等计算资源下，该模型同时实现了业界领先的推理速度和模型性能。这一成果验证了UltraMem架构的优异Scaling特性，为构建数十亿规模value或expert模型奠定了技术基础。
随着大模型规模不断扩大，推理成本和速度成为制约其应用的关键因素。尽管MoE架构已实现计算与参数解耦，但其推理时的高访存需求导致延迟增加。UltraMem架构的提出，有效解决了这一难题，为大模型的规模化应用提供了新的技术选择。
UltraMem架构的成功研发，标志着大模型推理技术取得了显著进展，为未来大模型的广泛应用提供了强有力的技术支撑，也预示着大模型时代即将到来新的篇章。 其优异的性能和成本效益将推动大模型在更多领域的应用和发展。