小米MiMo-V2.5推理系统全链路优化方案公布
小米公司近日首次对外公开了其自研的MiMo-V2.5系列大模型所配套的推理系统全链路优化技术方案。该方案从KVCache存储管理到任务调度策略，对推理软件栈进行了系统性重构，实现了端到端的性能提升。
根据小米披露的信息，通过这一优化方案，KVCache的存储占用被压缩到了同类方案的大约七分之一。这一突破成为在长序列处理场景下显著降低推理成本的核心技术基础。值得强调的是，此次优化并未涉及模型自身能力的任何裁剪或精简，而是完全专注于提升推理系统工程层面的能力。
据悉，这是业界第一篇全面覆盖Hybrid SWA（混合滑动窗口注意力）、MoE（混合专家模型）与多模态组合架构的大规模工程落地方案。该方案的公开，标志着小米在大模型推理效率优化方面迈出了重要一步，也为行业在长文本、多模态场景下降低推理成本提供了可参考的技术路径。
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