NeFut Logo NeFut
EN 管理员登录

[AI学术] ReplaySSM:缓存SSM输入,而非状态

发布于:2026-10-14 22:00 最后更新:2026-10-18 08:05
#AI #optimization #LLM

状态空间模型(SSM)在每个解码步都读取和写入固定大小的循环状态,这会成为混合模型的瓶颈。频繁的状态 I/O 计算强度低,导致投机解码缺乏廉价回滚,并且状态量化误差会传递到后续循环更新。ReplaySSM 将递归展开为检查点加最近 SSM 输入的缓冲区,把状态表示为 checkpoint 与输入缓冲。输出计算与检查点更新分离,周期性更新检查点,使大多数步骤无需写状态,约减半主要的状态内存流量。保留最近输入使得投机回滚仅需移动缓冲指针,并可在不生成中间状态的情况下进行仅输出验证。同一分离还允许低精度检查点用于大多数步骤的输出计算,而高精度检查点用于循环更新,低精度的舍入误差不会进入后续更新。我们在 vLLM 中实现了 ReplaySSM,支持 Mamba-2 与 Gated DeltaNet。批量大小 256 时,相比调优的 vLLM 基线,标准解码加速 $1.20$–$1.47\times$,在两个 120B 级模型上实现约 $1.8\times$ 的投机解码吞吐。不同精度的检查点还能降低输出 KL 散度和下游精度损失。

点评

原文链接: https://arxiv.org/abs/2610.13778

[h] 返回首页