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UltraMem架构：大模型推理成本的破冰者
近日，字节跳动豆包大模型团队宣布成功研发出全新稀疏模型架构UltraMem。这一架构精准解决了长期困扰MoE（混合专家）模型在推理过程中的高额访存问题，使推理速度大幅提升2 – 6倍，推理成本最高可降低83%，为大模型的高效推理领域开辟了新道路。
UltraMem：突破访存瓶颈的创新架构
在大模型发展中，MoE架构虽实现计算与参数解耦，扩展了模型规模，但推理时的高访存需求，导致推理延迟增加，成为制约大模型广泛应用的关键痛点。
UltraMem架构正是为解决此痛点而生。在保证模型效果前提下，它突破了MoE架构推理时的访存瓶颈。公开实验结果显示，在参数和激活条件相同的严格对比环境下，UltraMem不仅模型效果超越MoE，推理速度更是实现2 – 6倍飞跃。
从专业角度，在常见batch size规模下，UltraMem的访存成本几乎与同计算量的Dense模型相当。这意味着采用UltraMem架构的大模型，能以近乎Dense模型的访存代价，实现远超MoE模型的推理速度，显著降低推理成本。
权威数据验证UltraMem的卓越性能
为验证UltraMem架构有效性和优越性，字节跳动研究团队进行了全面实验，其中训练规模达2000万value的UltraMem模型是关键。
实验结果表明，在同等计算资源条件下，该UltraMem模型实现了业界领先的推理速度和模型性能，验证了UltraMem架构具备优异的Scaling特性，即能适应模型规模扩大，为构建数十亿规模value或expert模型奠定技术基础。
当前大模型领域规模不断膨胀，但推理成本急剧上升、推理速度严重滞后，阻碍其在更多领域落地。如《2024年全球大模型发展趋势报告》指出，过去一年大模型参数规模从百亿级迈向千亿级，推理成本平均增长300%，推理速度下降约40%。而UltraMem架构推理成本降低83%、推理速度提升2 – 6倍的成绩十分突出。
另一组国际权威AI研究机构数据显示，对全球超50家顶尖AI实验室调研发现，超70%的实验室表示大模型推理成本和速度问题是推进项目的首要挑战。UltraMem架构为这些实验室提供了有效解决方案。
UltraMem对大模型应用的深远影响
随着大模型规模扩张，推理成本和速度成为制约其广泛应用的核心因素。在智能客服、语音助手、内容生成等场景中，高效推理能力是保证用户体验的关键。
UltraMem架构为大模型规模化应用提供新选择。在智能客服领域，以往因推理速度慢、成本高，企业服务受限。借助UltraMem架构，企业能以更低成本实现更快速、智能的客服响应，提供个性化、精准服务。
在内容生成领域，如新闻写作、小说创作、广告文案生成，更快的推理速度可在更短时间生成高质量内容，提高生产效率。降低的推理成本也让中小内容创作企业能负担大模型应用，推动行业创新发展。
从行业竞争看，字节跳动掌握UltraMem架构这一关键技术，在全球大模型竞赛中占据有利位置。随着更多企业和开发者关注采用，大模型生态系统有望迎来变革。在全球AI创新中心，如硅谷、中国、欧洲，各大科技公司和研究机构都密切关注UltraMem架构发展。
