arXiv · cs.AI· Yueying Li·· 20 天前AI 评分16
QCATS：查询上下文感知的 Transformer 切片框架，实现高效数据库内预测查询
QCATS: Query Context-Aware Transformer Slicing for Efficient Predictive Query Processing
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Yueying Li
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.09894v1
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AI 导读
QCATS 是一个查询上下文感知的 Transformer 切片框架，利用查询谓词和元数据统计在模型执行前预选上下文对齐的 FFN 切片，实现数据库内高效稀疏推理。框架包含离线专家构建和轻量查询级路由，并引入异步 CPU-GPU 流水线与路由感知批处理等系统优化。在 BERT-base 和 Qwen-0.6B 的四项预测查询工作负载上，QCATS 延迟最多降低 4.42x，预测精度与稠密基线相当。
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