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SPARE:免训练加速线性注意力解码

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AI 综述

Ke Wan 发表论文提出 SPARE,一种无需训练的线性注意力解码方法:利用循环状态的低秩冗余,通过固定低维子空间、异构秩分配和轻量写补偿,直接在紧凑状态上完成循环读取与更新。 论文报告称,该方法实现全模型解码 2.55 倍加速、循环内核 DRAM 流量降低 7.49 倍、峰值 GPU 内存降低 3.31 倍;在同等内存预算下,其联想检索精度优于结构化剪枝。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

报道时间线

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11月5日
  1. arXiv · cs.CL
    SPARE:用紧凑循环状态实现快速线性注意力解码

    SPARE(State Projection for Accelerated Recurrent Execution)是一种无需训练的方法,利用循环状态的低秩冗余,通过固定低维子空间、异构秩分配和轻量写补偿,直接在紧凑状态上完成循环读取与更新。它实现全模型解码 2.55 倍加速、循环内核 DRAM 流量降低 7.49 倍、峰值 GPU 内存降低 3.31 倍,并在同等内存预算下保持优于结构化剪枝的联想检索精度。

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