IndexCache 削减 LLM 计算量，通过跨层重用 token 选择

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-30 03:42

研究人员开发了 IndexCache，一种通过减少大型语言模型中冗余计算来优化 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 的方法。核心思想是模型中的相邻层通常选择相同的关键 token，使得每一层的索引器工作在很大程度上是冗余的。IndexCache 指定某些层为“完整”（F）层来计算和缓存 token 选择，而“共享”（S）层则重用这些缓存的选择，在不改变模型架构的情况下显著减少了计算量。 AI

影响降低了 LLM 的计算成本，可能实现更快的推理和长上下文的训练。

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dev.to — LLM tag TIER_1 Deutsch(DE) · Mahendra Gurjar · 2026-06-30 03:42

GML5 IndexCache

<h1> IndexCache: Killing the Indexer's O(NL²) Bottleneck in DeepSeek Sparse Attention </h1> <p><em>Notes from my notebook on GLM-5.2 / DeepSeek Sparse Attention (DSA), reconstructed from the IndexCache paper (Bai, Dong et al., Tsinghua + Z.ai, 2026) — the mechanism behind GLM-5.2…

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