UltraMem

UltraMem – 字节豆包大模型团队推出的全新超稀疏模型架构

UltraMem是什么

UltraMem 是字节跳动豆包大模型团队推出的一种创新超稀疏模型架构，旨在解决传统 MoE 架构在推理过程中所面临的高访存成本问题。通过优化内存访问和计算效率，UltraMem 显著降低了推理的经济开支，其推理速度较 MoE 提升了2-6倍，成本最高可降低83%。UltraMem 的核心技术包括：多层结构改进，通过将大型内存层划分为多个小内存层并分布在 Transformer 层中，以实现并行计算和增加 skip-layer 操作；优化值检索机制，采用 Tucker 分解查询键检索（TDQKR）来提升检索精度；以及隐式扩展稀疏参数（IVE），通过虚拟内存与物理内存的结合，减少显存和部署的开支。实验结果表明，UltraMem 在不同规模的激活参数下均展现了显著的性能优势，尤其在稀疏参数增加时，其扩展能力优于 MoE。

UltraMem的主要功能

• 显著降低推理成本：通过优化内存访问机制，UltraMem 在推理时有效地降低了访存需求，最高可节省83%的推理成本。
• 加快推理速度：与传统 MoE 架构相比，UltraMem 在推理速度上提升了2-6倍，且在常见的 batch size 下，访存成本几乎与同计算量的 Dense 模型相当。
• 优化内存管理：UltraMem 通过稀疏计算和选择性参数激活策略，减少了推理过程中对内存的依赖，有效避免了出现内存瓶颈的情况。
• 支持大规模模型构建：该架构为构建数十亿规模的 value 或 expert 模型提供了新的可能性，展现出卓越的扩展特性。
• 保持模型性能：在参数和激活条件相同的情况下，UltraMem 成功降低了推理成本，并在模型效果上超越了 MoE。

UltraMem的技术原理

• 稀疏计算与参数解耦：通过稀疏计算，UltraMem 将计算与参数解耦，仅激活与当前任务最相关的参数，而非像传统 MoE 那样在推理阶段激活所有专家，从而显著减少了内存访问需求。
• 优化的内存访问机制：UltraMem 引入大规模超稀疏内存层，通过选择性激活少量参数，避免了推理过程中的内存瓶颈。这一机制确保在常见 batch size 下，UltraMem 的访存成本几乎与同计算量的 Dense 模型相当。
• 并行计算机制：UltraMem 通过优化计算图和应用先进算法，使多个推理任务能够同时进行，进一步提升了资源利用率，加快了推理速度。
• Tucker 分解查询键检索（TDQKR）：UltraMem 采用复杂的乘法方法——Tucker 分解查询键检索（TDQKR），以优化值的检索过程，通过分解查询和键的交互，提升了检索的精度与效率。
• 隐式扩展稀疏参数（IVE）：UltraMem 提出了隐式扩展稀疏参数（IVE）技术，结合虚拟内存与物理内存的概念，隐式扩展稀疏参数，在不增加显存负担的前提下，提升模型性能与扩展能力。
• 多层结构设计：UltraMem 将大型内存层细分为多个小内存层，固定间隔分布在 Transformer 层中，使模型能够并行执行内存层的访存操作与 Transformer 层的计算，从而提升整体效率。

UltraMem的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.12364

UltraMem的应用场景

• 实时推理场景：UltraMem 非常适合于对延迟要求较高的推理场景，如代码补全和智能客服。在这些环境中，模型需要迅速响应用户请求，UltraMem 的低延迟特性能显著提升用户体验。
• 大规模模型部署：凭借高效的推理能力和低访存成本，UltraMem 成为部署大规模语言模型（LLM）的理想选择。在构建数十亿规模的 value 或 expert 模型时，UltraMem 能在有限的计算资源下实现卓越的性能。
• 金融领域：在金融行业，UltraMem 可应用于信贷资产管理和风险预测。通过精准识别客户意图与风险特征，UltraMem 能助力金融机构实现降本增效的目标。
• 能源行业：在能源领域，UltraMem 可用于设备运检、电力营销客服和新能源功率预测。借助高效的数据处理与推理能力，UltraMem 能优化资源配置，从而提升能源效率。
• 工业自动化：在工业自动化领域，UltraMem 可用于设备故障预测和生产流程优化。其高效的推理能力能够快速分析大量工业数据，实现智能化的生产管理。