英伟达SparDA预取有用吗？
英伟达+MIT提出的SparDA预取，专治长上下文推理的显存瓶颈，值得关注。先打个比方：AI处理长文本就像厨师做菜，食材（KV缓存）太多放不进厨房（GPU显存），只能存在仓库（CPU内存）。传统做法是需要啥拿啥，来回跑很慢。SparDA的创新是：厨师提前预判下一道菜需要啥食材，让助手在他做当前菜时，提前把下一道菜的食材搬到厨房门口，无缝衔接。效果实在：128K超长上下文下，预填充速度提升1.25倍，解码速度提升1.7倍，吞吐量最高飙升5.3倍。精度基本无损，只增加<0.5%参数。但这暴露了更深的问题：长上下文的瓶颈到底在哪？SparDA已接近工程极限，再往后是继续榨硬件红利，还是要靠算法革命才能根治？你觉得长上下文的未来是硬件堆料，还是算法突破？
发布于 北京
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