ReplaySSM:用检查点加输入缓冲减少SSM状态读写
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ReplaySSM:用检查点加输入缓冲减少SSM状态读写
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AI 综述
Ze-Wei Liou 等(Tri Dao 团队)发布论文提出 ReplaySSM,一种混合模型推理优化方法:将 SSM 状态展开表示为一个检查点加近期输入缓冲区,周期性更新检查点,从而减少多数解码步骤中的状态写入,并使推测解码的回滚变为缓冲区指针操作。其核心是改用缓存 SSM 输入而非缓存状态来降低状态 I/O。 作者在 vLLM 中为 Mamba-2 和 Gated DeltaNet 实现了该方法。据论文称,在服务 batch size 256 下,ReplaySSM 在四个混合模型上将标准解码较调优的 vLLM 基线加速 1.20–1.47 倍,并在两个 120B 级模型上达到约 vLLM 推测解码 1.8 倍的吞吐。
AI 根据报道生成 · 55 分钟前更新
最新进展10月12日 12:00
ReplaySSM:通过缓存SSM输入而非状态优化混合模型解码报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv · cs.AIReplaySSM:通过缓存SSM输入而非状态优化混合模型解码
ReplaySSM将SSM状态表示为检查点和近期输入缓冲区,周期性更新检查点,从而减少多数解码步骤的状态写入,并让推测解码回滚变为缓冲区指针操作。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。