新 SpAx 方法通过激活稀疏性加速 LLM 解码

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-05 04:00

研究人员开发了一种名为 SpAx 的新方法，以提高大型语言模型 (LLM) 在其权重从 GPU 内存卸载时的效率。该技术引入了一种三层方法：根据激活稀疏性，完全保留权重、用压缩表示近似权重或完全省略权重。SpAx 旨在减少从系统 RAM 或闪存等较慢存储器频繁传输权重的需求，从而在最小化模型质量下降的同时加速解码速度。 AI

影响该方法可以显著降低在内存有限的硬件上运行大型语言模型的计算成本和延迟。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · JuneHyung Kim, Sankeerth Durvasula, Nandita Vijaykumar · 2026-10-05 04:00

通过权重近似实现激活稀疏化，加速LLM在卸载权重上的解码

arXiv:2610.02598v1 Announce Type: new Abstract: Deploying LLMs on consumer-grade GPUs with insufficient memory to hold their weights can result in prohibitively slow inference, because decoding repeatedly transfers offloaded weights from system RAM or flash storage into GPU at mu…

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