11月07日 00:32
FuseSpill技术突破大模型显存瓶颈
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范式技术团队的论文《FuseSpill:高效管理大模型推理中的显存溢出》被IEEE TPDS接收,提出创新显存管理技术,解决大模型推理算力瓶颈。该技术将大模型运行分为Prefill和Decode两个阶段,利用异构计算架构,主显卡处理Prefill阶段,辅助计算单元接管Decode阶段的显存密集型任务。实测显示,FuseSpill可将推理速度提升最高40%,降低部署成本,使消费级显卡也能获得流畅体验。未来1-2年内,该技术有望集成到企业级和消费级AI产品中,让普通用户享受高智能、不卡顿的AI应用。

💡 **FuseSpill解决大模型显存溢出难题:** 针对大模型在推理过程中常见的“显存溢出”问题,即显卡内存不足导致计算效率下降,FuseSpill提出了一种创新的显存管理技术。这项技术通过将模型运行过程拆分为计算密集型的Prefill阶段和显存密集型的Decode阶段,并采用异构计算架构,有效缓解了显存压力,为大模型的普及扫清了障碍。

🚀 **异构计算架构实现高效“分工协作”:** FuseSpill的核心创新在于其异构计算架构。它将Prefill阶段的任务交给高性能主显卡处理,该阶段计算密集但显存占用相对较少。而显存占用持续累积的Decode阶段,则由其他GPU或CPU等辅助计算单元接管。这种“动静分离”的策略,如同智能赛车的双引擎系统,确保了计算资源的最佳利用,实现了高效且稳定的AI推理。

📈 **显著性能提升与成本优化:** 通过FuseSpill技术,大模型在消费级显卡上的推理性能得到了显著提升,实测显示推理速度最高可提升40%。同时,该技术大幅降低了部署成本,使得千元级显卡也能提供接近高端卡的流畅体验。这意味着普通用户未来将能以更低的硬件门槛,享受到高性能AI应用的便利。

📱 **赋能普惠AI,触及普通用户:** FuseSpill的最终目标是让AI计算更加普惠。预计在未来1-2年内,这项技术将逐步集成到企业级和消费级AI产品中。届时,用户将在笔记本电脑上也能流畅使用AI助手进行写作、翻译、视频剪辑,甚至与高度拟人的AI角色进行交互,使AI真正成为每个人设备中触手可及的智能伙伴。

🌐 **推动AI基础设施建设与行业发展:** FuseSpill的研究成果不仅为大模型部署提供了新的技术方案,也为整个AI行业的基础设施建设提供了重要参考。在算力需求持续增长的背景下,这种精细化的资源管理理念,将助力更多开发者以更低成本享受大模型技术红利,推动AI应用响应更快、功能更强大,并显著降低硬件成本,使大模型成为“标准配置”而非“云端特权”。

原创 范式智能 2025-11-06 17:50 北京

日前,由范式技术团队参与编写的学术论文
《FuseSpill:高效管理大模型推理中的显存溢出》被国际著名学术期刊《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》(TPDS)正式接收。该研究提出了一种创新的显存管理技术,破解了大模型推理的算力瓶颈,为实现高效、普惠的AI计算提供了全新路径。预计相关能力将在未来1-2年内逐步集成到企业级和消费级AI产品中,让普通用户也能亲身体验“高智能、不卡顿”的AI应用。

期刊权威性

IEEE TPDS是并行与分布式计算领域公认的顶级期刊,以其严格的审稿标准和对前沿技术趋势的深度洞察著称,收录的研究成果代表全球计算机系统领域的最高水平。

FuseSpill能够在其中亮相,标志着其在系统架构与资源调度方面具备行业领先的创新价值。

01 大模型撞上“显存墙”

我们在面临什么?

显存溢出:当显卡内存不足时,系统将部分数据转移到速度更慢的CPU内存中,导致计算效率急剧下降的现象

“显存溢出”并不仅是技术术语,它真实影响着每一个想使用AI的普通人——当你与智能助手对话、生成一篇文章或一幅画时,如果显卡内存不足,AI的反应会明显变慢,甚至直接“卡住”。这堵“显存墙”已成为大模型普及的瓶颈:行业瓶颈:若无法解决显存溢出,大模型将只能依赖少数高端显卡,部署成本居高不下,技术普及速度受阻

用户痛点:普通用户即便拥有主流配置的电脑或手机,在使用AI写作、翻译、问答等应用时,仍可能频繁遭遇响应迟缓、任务中断等糟糕体验

02 FuseSpill如何实现“显存突围”?

FuseSpill借鉴了“分工协作”的智慧。它发现大模型的运行可分为两个阶段:

Prefill阶段(理解输入):计算密集,需快速处理完整输入序列,但显存占用较少

Decode阶段(生成输出):计算量小,但需持续存储生成的令牌序列,显存占用持续累积

FuseSpill创新地将这两个阶段拆解,构建异构计算架构:

主显卡(高性能GPU)专注Prefill阶段的高强度计算

辅助计算单元(其他GPU或CPU)接管Decode阶段的显存密集型任务

这就好比一个双引擎智能赛车系统:

起步加速时,高性能主引擎全功率输出,快速达到工作速度

巡航阶段,节能副引擎接管维持任务,主引擎进入待机准备下次加速

通过这样的“动静分离”,FuseSpill让每一份算力都用在刀刃上,实现真正的高效与稳定。

03 实测效果与行业价值

在实际测试中,FuseSpill让主流大模型在消费级显卡上实现了:

性能提升:推理速度最高提升40%

成本优化:千元级显卡也能获得近似高端卡的流畅体验

普适性强:适用于多种硬件配置,显著降低大模型部署门槛

而对普通用户而言,这项技术意味着什么?

未来,你或许可以在自己的笔记本电脑上:

流畅使用AI助手撰写报告、生成创意内容

实时进行多语言翻译与视频自动剪辑

甚至在游戏中与高度拟人的AI角色自由对话

FuseSpill让大模型,变成每个人设备中“触手可及”的智能伙伴。预计未来两年内,搭载该技术的AI应用将逐步落地,带来更便宜、更流畅、更个性化的AI体验。

04 未来展望

这项研究成果不仅为大模型部署提供了新的技术方案,更为整个AI行业的基础设施建设提供了参考。在算力需求持续增长的背景下,FuseSpill所代表的精细化资源管理理念,将助力更多企业和开发者以更低成本享受大模型技术的红利,直观感受到:AI应用响应更快、功能更强大,但硬件成本显著下降——大模型不再是“云端特权”,而是每个人设备中的“标准配置”。

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