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English(EN) TRACE: Transformer Residual Activation Codebook Encoding for Communication-efficient Distributed Edge Inference

TRACE框架增强了边缘设备上分布式Transformer的推理能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了TRACE，一个用于边缘设备上Transformer通信高效分布式推理的新框架。TRACE在每个Transformer层中使用向量量化器（VQ）将激活编码为紧凑的码本索引，允许接收方通过查表直接恢复键和值。该方法绕过了在接收数据上进行下游计算的需要，实现了通信-计算重叠并降低了延迟。实验表明，与现有方法相比，TRACE可以实现更高的准确性和显著的推理速度提升，同时大幅降低通信开销。 AI

影响 能够在外围设备上更高效、更快速地部署AI模型，这些设备带宽有限。

排序理由 该条目是一篇研究论文，详细介绍了一个新的分布式推理框架。[lever_c_降级自研究：ic=1 ai=1.0]

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TRACE框架增强了边缘设备上分布式Transformer的推理能力

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Muhammad Azlan Qazi, Alexandros Iosifidis, Qi Zhang ·

    TRACE: 用于通信高效分布式边缘推理的 Transformer 残差激活码本编码

    arXiv:2610.22435v1 Announce Type: cross Abstract: Distributed Transformer inference across co-located edge devices is fundamentally communication-bound, as exchanging activations between sequence-parallel partitions dominates inference latency under commodity edge bandwidths. Exi…

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