RAMP：循环深度模型Prefill自适应混合精度
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RAMP：循环深度模型Prefill自适应混合精度
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AI 综述
Ke Wan、Chen Chen 等人提出 RAMP（Recurrent Adaptive Mixed Precision），用于降低循环深度语言模型在长上下文 prefill 中的开销：在循环早期用低精度权重与激活计算，在末端恢复高精度。作者称，在最长 4K 上下文下，RAMP 保持接近全精度的 prefill 质量，并在 NVIDIA H100 上实现最高 1.16 倍端到端首次 prefill 加速，对应 13.9% 延迟降低。
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最新进展10月12日 12:00
RAMP：面向循环深度语言模型高效 Prefill 的循环自适应混合精度报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv：cs.CLRAMP：面向循环深度语言模型高效 Prefill 的循环自适应混合精度
RAMP 是一种循环自适应混合精度方法，针对循环深度语言模型在长上下文 prefill 中因反复处理输入序列带来的额外开销，在循环深度早期使用低精度权重与激活计算、末端恢复高精度。在最长 4K 上下文下，RAMP 保持接近全精度的 prefill 质量，并在 NVIDIA H100 上实现最高 1.16 倍端到端首次 prefill 加速，对应 13.9% 延迟降低。
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