近日，字节跳动的豆包大模型Foundation团队宣布了一项重要的创新成果——UltraMem稀疏模型架构。这一新架构在保证模型效果的前提下，成功解决了推理过程中的访存问题，为人工智能领域带来了全新的突破。
据了解，UltraMem架构巧妙地将计算与参数分离，不仅确保了卓越的性能，更针对推理过程中的访存瓶颈提供了革命性的解决方案。这项设计直指核心问题，并有效应对了混合专家（MoE）模型长期以来面临的高访存成本挑战，从而极大地推动了MoE模型广泛应用的可能性。
UltraMem架构显著提升了推理速度，在传统MoE架构上达到了2至6倍的提升幅度。更为重要的是，该架构还成功降低了推理成本，最高降幅可达83%。
实验数据显示出UltraMem架构的强大实力：在训练规模达到2000万value的条件下，UltraMem模型展现了业界顶尖的推理速度和性能表现。这一突破为构建规模达到数十亿value或expert级别的模型奠定了基础，预示着人工智能领域即将迎来更加高效、经济的发展模式。
