字节豆包大模型团队推出UltraMem稀疏架构

字节跳动豆包大模型Foundation团队近期在稀疏模型架构领域取得了新突破，提出了一种名为UltraMem的新型架构。这一架构通过将计算和参数解耦，成功解决了模型推理过程中的访存问题，为大规模模型的应用提供了有力支持。

据介绍，UltraMem架构针对MoE(Mixture of Experts，专家混合)模型推理时存在的高额访存问题进行了优化。传统MoE模型在推理时，由于需要频繁访问大量参数，导致推理速度受限，成本高昂。而UltraMem架构通过创新的稀疏设计，有效降低了模型推理时的访存需求，从而大幅提升了推理速度。

具体来说，UltraMem架构的推理速度较传统MoE架构提升了2-6倍，同时推理成本最高可降低83%。这一成果在保证模型效果的前提下，显著提高了模型推理的效率和经济效益，为大规模模型在实际场景中的应用开辟了新途径。

UltraMem架构的提出，标志着字节跳动豆包大模型团队在稀疏模型架构领域取得了重要进展。未来，该团队将继续致力于优化和完善稀疏模型架构，推动人工智能技术的进一步发展和应用。