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2026-09-23 talkingdev

论文推荐|固定GPU内存搞定大规模MoE长上下文训练:1M上下文吞吐最高提升10.4倍

一项针对大规模混合专家(MoE)模型长上下文训练内存瓶颈的研究提出四项调度技术,目标是同时约束所有内存峰值,而非仅降低平均占用。研究指出,长上下文或大batch下,任一组件的峰值分配超过设备内存就会失败,因此...

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2024-05-10 talkingdev

一次缓存,永久有效:YOCO架构再塑GPU内存需求

YOCO架构是一种具有全局注意力能力的解码器-解码器模型,能有效地降低GPU内存需求。它包含一个自解码器和一个交叉解码器,使得关键-值对的缓存和复用更加高效。与传统的Transformer相比,YOCO在推理内存、延迟和吞吐...

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