字节跳动豆包UltraMem架构：大模型推理成本锐降83%

大规模语言模型训练中，显存容量一直是关键瓶颈。为了解决这个问题，一种名为UltraMem的新型专家混合（MoE）架构应运而生。它在保持模型性能的同时，显著降低了显存占用，实测可节省高达83%的显存。这一突破为更大规模的模型训练带来了可能性。

UltraMem方法的核心在于优化了MoE模型的显存管理方式，提升了其训练效率。与传统的MoE模型相比，UltraMem并非简单地增加专家数量，而是通过智能地在2到6个专家间分配计算负载来实现资源优化。因此，在处理特定批次的数据时，UltraMem所需的显存远低于使用所有专家的情况。

具体来说，当训练一个包含2000个value的UltraMem模型时，该方法能够高效地管理各个专家间的激活值和参数，从而降低显存占用。这种优化使得UltraMem能够在保证模型性能的同时，有效扩展Scaling定律的边界，使得更大的模型可以在有限的硬件资源上进行训练。它通过巧妙地在value与expert层之间进行权衡，实现了资源利用率的最大化。

总的来说，UltraMem的设计理念在于，在保证模型性能的前提下，尽可能地降低显存需求。它通过优化MoE架构中的数据路由策略，实现了对显存更高效的管理和利用。这意味着，即使在显存资源有限的情况下，开发者也可以训练出更大、更强大的语言模型，从而推动人工智能技术的进步。