這項(xiàng)由清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系、智能產(chǎn)業(yè)研究院的宋晨陽、趙維霖、韓旭、肖朝軍、陳穎發(fā)、李雨軒、劉知遠(yuǎn)、孫茂松團(tuán)隊(duì)完成的研究，發(fā)表于2025年的COLM（機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算會議）。對這項(xiàng)突破性研究感興趣的讀者可以通過論文代碼倉庫（https://github.com/thunlp/BlockFFN）獲取完整代碼和模型權(quán)重。

在當(dāng)今這個人工智能飛速發(fā)展的時(shí)代，大型語言模型已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡闹帧Ｈ欢?，這些強(qiáng)大的AI系統(tǒng)有一個致命的缺陷：它們就像貪婪的能源巨獸，需要消耗大量的計(jì)算資源和電力才能運(yùn)行。更糟糕的是，當(dāng)我們想要在手機(jī)、平板電腦或其他小型設(shè)備上運(yùn)行這些AI模型時(shí)，它們往往會變得像蝸牛一樣緩慢，甚至根本無法正常工作。

這就好比我們想要在家用轎車上安裝一個需要大卡車引擎才能驅(qū)動的設(shè)備——理論上可能，但實(shí)際上完全不現(xiàn)實(shí)。長期以來，研究人員一直在尋找讓AI模型變得更加"輕便"的方法，就像工程師們努力讓汽車發(fā)動機(jī)變得更加省油高效一樣。

在這個背景下，清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為"BlockFFN"的創(chuàng)新性解決方案。這個名字聽起來很技術(shù)化，但它的核心理念其實(shí)很簡單：就像用積木搭建房子一樣，我們可以根據(jù)需要選擇性地激活A(yù)I模型的不同部分，而不是每次都啟動整個系統(tǒng)。

傳統(tǒng)的AI模型就像一個巨大的工廠，每次處理任務(wù)時(shí)都需要開啟所有生產(chǎn)線，無論實(shí)際需要多少。而BlockFFN更像是一個智能的模塊化工廠，它能夠根據(jù)具體任務(wù)的需求，只開啟必要的生產(chǎn)線，從而大大節(jié)省能源和時(shí)間。

這項(xiàng)研究的革命性在于它不僅解決了AI模型的效率問題，還首次實(shí)現(xiàn)了兩種加速技術(shù)的完美結(jié)合：激活稀疏性和推測解碼。如果把AI模型比作一個樂團(tuán)，激活稀疏性就是讓樂團(tuán)在演奏時(shí)只使用必要的樂器，而推測解碼則是讓樂團(tuán)能夠預(yù)測下一個音符，從而演奏得更加流暢。BlockFFN成功地將這兩種技術(shù)融合在一起，創(chuàng)造出了一個既高效又強(qiáng)大的AI系統(tǒng)。

研究團(tuán)隊(duì)通過大量實(shí)驗(yàn)證明，BlockFFN在保持AI模型性能的同時(shí)，能夠?qū)崿F(xiàn)超過80%的令牌級稀疏性和70%的塊級稀疏性。更令人興奮的是，在真實(shí)的終端設(shè)備上，BlockFFN實(shí)現(xiàn)了高達(dá)3.67倍的速度提升。這意味著原本需要一小時(shí)才能完成的AI任務(wù)，現(xiàn)在只需要不到17分鐘就能完成。

一、傳統(tǒng)AI模型的困境：當(dāng)巨象試圖在針尖上跳舞

要理解BlockFFN的重要性，我們首先需要了解傳統(tǒng)AI模型面臨的挑戰(zhàn)。現(xiàn)代大型語言模型就像一座擁有數(shù)十億個房間的超級大廈，每個房間都存儲著特定的知識和技能。當(dāng)我們向模型提出問題時(shí)，它需要在這座大廈中搜索相關(guān)信息，然后組織答案。

然而，傳統(tǒng)模型的問題在于，即使只是回答一個簡單的問題，它也需要"點(diǎn)亮"大廈中的每一個房間。這就好比你想要在圖書館里找一本特定的書，但是管理員告訴你必須先把整個圖書館的所有燈都打開，然后逐個檢查每一個書架。這種做法不僅浪費(fèi)能源，還會讓整個過程變得異常緩慢。

更具體地說，傳統(tǒng)的混合專家模型（MoE）雖然試圖解決這個問題，但它們采用的路由策略存在兩個根本性缺陷。第一個缺陷是不可微分性，這就像是一個開關(guān)只能完全打開或完全關(guān)閉，無法進(jìn)行精細(xì)調(diào)節(jié)。第二個缺陷是缺乏靈活性，傳統(tǒng)模型要求每個輸入都激活相同數(shù)量的專家，這就像是規(guī)定每個人吃飯時(shí)都必須點(diǎn)相同數(shù)量的菜，完全不考慮個人的胃口大小。

此外，傳統(tǒng)模型還面臨著一個更加嚴(yán)重的問題：塊級稀疏性較低。這個概念可能聽起來比較抽象，但我們可以用一個簡單的例子來理解它。假設(shè)你正在閱讀一本書，每次閱讀一個句子（這相當(dāng)于令牌級處理）。傳統(tǒng)模型在處理單個句子時(shí)可能很高效，但當(dāng)需要同時(shí)處理多個連續(xù)句子時(shí)（這相當(dāng)于塊級處理），效率就會大大降低。

這種低塊級稀疏性的問題在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中尤為突出。當(dāng)我們使用推測解碼技術(shù)時(shí)，模型需要同時(shí)處理多個連續(xù)的輸入，這時(shí)塊級稀疏性的重要性就凸顯出來了。如果模型無法在塊級別保持高效的稀疏性，那么推測解碼技術(shù)就無法發(fā)揮其應(yīng)有的作用。

研究團(tuán)隊(duì)通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的稀疏激活架構(gòu)在塊級稀疏性方面表現(xiàn)不佳。以DeepSeekMoE-16B模型為例，雖然它在單個令牌級別能夠達(dá)到較高的稀疏性，但當(dāng)塊大小增加到8個連續(xù)令牌時(shí)，其稀疏性就會急劇下降。這就像是一個在單人比賽中表現(xiàn)出色的運(yùn)動員，在團(tuán)體比賽中卻無法發(fā)揮同樣的水平。

二、BlockFFN的核心創(chuàng)新：打造智能的模塊化工廠

面對傳統(tǒng)模型的種種局限，清華大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)提出了BlockFFN這一創(chuàng)新性解決方案。BlockFFN的設(shè)計(jì)理念可以用一個精妙的比喻來理解：它就像是一個高度智能的模塊化工廠，能夠根據(jù)不同的生產(chǎn)需求，靈活地調(diào)配資源和人力。

BlockFFN的第一個核心創(chuàng)新是其專家模塊設(shè)計(jì)。與傳統(tǒng)模型不同，BlockFFN的每個專家都是一個簡潔而高效的多層感知器（MLP），就像工廠中的一個專業(yè)化生產(chǎn)線。這些專家不使用傳統(tǒng)的門控機(jī)制，而是采用更加直接的Swish激活函數(shù)。這種設(shè)計(jì)選擇看似簡單，但實(shí)際上經(jīng)過了精心考慮。

研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，門控機(jī)制雖然在某些情況下能夠提供更好的性能，但它會破壞路由器的稀疏性。這就像是在工廠中，如果每個生產(chǎn)線都需要額外的管理層級，雖然可能提高單個生產(chǎn)線的效率，但會降低整個工廠的協(xié)調(diào)效率。因此，BlockFFN選擇了更加簡潔的非門控MLP設(shè)計(jì)，以保持整體系統(tǒng)的高效性。

BlockFFN的第二個核心創(chuàng)新是其革命性的路由器模塊。傳統(tǒng)的TopK路由器就像是一個死板的交通指揮官，無論交通狀況如何，都會按照固定的規(guī)則指揮交通。而BlockFFN的路由器更像是一個智能的GPS導(dǎo)航系統(tǒng)，能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的交通狀況和目的地需求，動態(tài)地選擇最優(yōu)路徑。

這個路由器的設(shè)計(jì)包含兩個關(guān)鍵組件：ReLU激活函數(shù)和RMSNorm層。ReLU激活函數(shù)的選擇并非偶然，它具有完全可微分的特性，這意味著模型可以在訓(xùn)練過程中不斷優(yōu)化路由策略。更重要的是，ReLU能夠讓每個輸入自適應(yīng)地激活不同數(shù)量的專家，而不是像傳統(tǒng)TopK方法那樣強(qiáng)制激活固定數(shù)量的專家。

RMSNorm層的加入是BlockFFN的另一個巧妙設(shè)計(jì)。這個層的作用就像是一個智能的音量控制器，能夠自適應(yīng)地調(diào)整激活值的大小。更重要的是，RMSNorm將激活模式和激活強(qiáng)度分離開來，這樣當(dāng)我們對模型進(jìn)行稀疏化訓(xùn)練時(shí)，正則化只會影響激活模式，而不會干擾激活強(qiáng)度。這種設(shè)計(jì)避免了傳統(tǒng)方法中經(jīng)常出現(xiàn)的激活強(qiáng)度收縮問題，就像是確保了音響系統(tǒng)在調(diào)節(jié)音量時(shí)不會影響音質(zhì)。

研究團(tuán)隊(duì)通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這種設(shè)計(jì)的有效性。他們發(fā)現(xiàn)，與傳統(tǒng)的ReMoE相比，BlockFFN在保持相同架構(gòu)的情況下，能夠?qū)崿F(xiàn)更好的性能和更高的稀疏性。這主要?dú)w功于RMSNorm層的引入，它幫助模型維持了更穩(wěn)定和適當(dāng)?shù)募せ顝?qiáng)度水平。

三、塊級稀疏性感知訓(xùn)練：讓AI學(xué)會"團(tuán)隊(duì)合作"

BlockFFN的另一個重要創(chuàng)新是其塊級稀疏性感知訓(xùn)練目標(biāo)。傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法就像是教導(dǎo)學(xué)生們在單獨(dú)考試中表現(xiàn)出色，但卻忽略了他們在團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目中的協(xié)作能力。BlockFFN的訓(xùn)練方法則更像是一個全面的教育系統(tǒng)，既關(guān)注個體表現(xiàn)，也重視團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

這個訓(xùn)練系統(tǒng)包含兩個相互補(bǔ)充的目標(biāo)：激活局部性損失和塊稀疏化損失。激活局部性損失的作用就像是教導(dǎo)相鄰的工人之間要保持良好的協(xié)作關(guān)系。在AI模型中，這意味著相鄰的輸入令牌應(yīng)該激活相似的專家模式。這種設(shè)計(jì)的巧妙之處在于，它能夠減少令牌級稀疏性和塊級稀疏性之間的差距。

具體來說，激活局部性損失通過二元交叉熵來最小化相鄰令牌之間的激活模式差異。這個過程就像是訓(xùn)練一個合唱團(tuán)，讓相鄰的歌手保持和諧的音調(diào)。研究團(tuán)隊(duì)使用了一個巧妙的數(shù)學(xué)公式來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，通過LeftShift操作來比較相鄰令牌的激活模式，然后使用sharp sigmoid函數(shù)來近似激活模式。

塊稀疏化損失則承擔(dān)著更加直接的任務(wù)：提高整體的稀疏性水平。傳統(tǒng)的稀疏化方法如L1正則化雖然能夠提高單個令牌的稀疏性，但對塊級稀疏性的改善有限。BlockFFN的塊稀疏化損失則直接針對塊級稀疏性進(jìn)行優(yōu)化，它計(jì)算的是在一個包含多個連續(xù)令牌的塊中，每個專家被激活的概率。

這種方法的數(shù)學(xué)原理相當(dāng)精妙。對于一個包含L個連續(xù)令牌的塊，塊稀疏化損失計(jì)算每個專家被至少一個令牌激活的概率，然后通過最小化這個概率來增加塊級稀疏性。這就像是在一個工廠中，我們希望大多數(shù)生產(chǎn)線在處理一批訂單時(shí)都能保持關(guān)閉狀態(tài)，只有真正需要的生產(chǎn)線才會開啟。

研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一個自適應(yīng)因子調(diào)度器來動態(tài)調(diào)整塊稀疏化損失的權(quán)重。這個調(diào)度器就像是一個智能的項(xiàng)目經(jīng)理，能夠根據(jù)訓(xùn)練過程中的實(shí)際情況來調(diào)整不同目標(biāo)的重要性。在訓(xùn)練初期，系統(tǒng)會保持相對保守的策略，隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，會根據(jù)塊稀疏化損失的變化情況來動態(tài)調(diào)整權(quán)重。

通過這種精心設(shè)計(jì)的訓(xùn)練策略，BlockFFN能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)高令牌級稀疏性和高塊級稀疏性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，BlockFFN在各種規(guī)模的模型上都能達(dá)到超過80%的令牌級稀疏性和70%的8令牌塊級稀疏性，這一成果在該領(lǐng)域是前所未有的。

四、加速內(nèi)核：讓理論變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的工程杰作

擁有了高效的模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法，BlockFFN的下一個挑戰(zhàn)是如何在實(shí)際的硬件設(shè)備上實(shí)現(xiàn)加速。這就像是設(shè)計(jì)出了一輛理論上非常高效的汽車，但還需要為它建造合適的道路和加油站。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的加速內(nèi)核就承擔(dān)著這個關(guān)鍵角色。

BlockFFN的加速內(nèi)核最大的創(chuàng)新在于首次將激活稀疏性和推測解碼技術(shù)結(jié)合起來。推測解碼技術(shù)就像是一個預(yù)言家，它能夠預(yù)測模型接下來可能生成的多個令牌，然后讓模型同時(shí)驗(yàn)證這些預(yù)測。這種技術(shù)能夠大大提高模型的生成速度，但它需要模型能夠高效地處理多個連續(xù)的令牌。

傳統(tǒng)的稀疏化方法在面對推測解碼時(shí)往往表現(xiàn)不佳，因?yàn)樗鼈兊膲K級稀疏性較低。但BlockFFN的高塊級稀疏性使得這種結(jié)合成為可能。當(dāng)推測解碼產(chǎn)生多個候選令牌時(shí)，BlockFFN能夠利用其高塊級稀疏性，只激活這些令牌共同需要的專家子集。

這個過程可以用一個生動的比喻來理解：假設(shè)你是一個餐廳的廚師長，需要同時(shí)為一桌客人準(zhǔn)備多道菜。傳統(tǒng)的方法是為每道菜都開啟所有的廚房設(shè)備，而BlockFFN的方法是分析這些菜品的共同需求，只開啟必要的設(shè)備。例如，如果這桌客人點(diǎn)的都是不需要烤箱的菜，那么烤箱就可以保持關(guān)閉狀態(tài)。

具體的實(shí)現(xiàn)過程相當(dāng)巧妙。當(dāng)系統(tǒng)處理n個候選令牌時(shí)，它首先計(jì)算這些令牌激活的專家并集（Union）。由于BlockFFN的高塊級稀疏性，這個并集通常只包含總專家數(shù)的一小部分。然后，系統(tǒng)只對這些激活的專家進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算，最后通過掩碼操作來移除不相關(guān)的激活。

這種方法的優(yōu)勢在于它能夠充分利用GPU的并行計(jì)算能力。雖然不同的專家可能被不同的令牌子集激活，但由于BlockFFN的塊級稀疏性和令牌級稀疏性相近，大多數(shù)激活的專家都會被絕大多數(shù)令牌使用。這意味著系統(tǒng)可以對所有n個令牌和所有激活的專家進(jìn)行批量計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)更好的GPU利用率。

研究團(tuán)隊(duì)基于CUTLASS GEMM庫實(shí)現(xiàn)了這些加速內(nèi)核，并充分利用了CUDA張量核心來提升計(jì)算效率。他們還對內(nèi)核進(jìn)行了精心的優(yōu)化，包括修改外循環(huán)和內(nèi)循環(huán)的掃描策略，以及優(yōu)化內(nèi)存訪問模式。為了充分利用推測解碼的優(yōu)勢，他們將候選令牌數(shù)量設(shè)置為32，這個數(shù)字經(jīng)過了仔細(xì)的調(diào)優(yōu)以匹配CUDA張量核心的要求。

五、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：數(shù)據(jù)說話的科學(xué)精神

科學(xué)研究的價(jià)值最終要通過實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證，BlockFFN也不例外。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一系列全面而嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)，從多個角度驗(yàn)證了BlockFFN的有效性。這些實(shí)驗(yàn)就像是對一個新產(chǎn)品進(jìn)行的全方位測試，既要驗(yàn)證其基本功能，也要測試其在各種極端條件下的表現(xiàn)。

在架構(gòu)合理性驗(yàn)證方面，研究團(tuán)隊(duì)將BlockFFN與多種現(xiàn)有的稀疏激活架構(gòu)進(jìn)行了比較，包括傳統(tǒng)的TopK MoE、DeepSeekMoE、GRIN和ReMoE。為了確保比較的公平性，他們保持了所有模型的參數(shù)數(shù)量、訓(xùn)練令牌數(shù)量和令牌級稀疏性基本一致。這就像是在相同的賽道上，用相同的燃料來比較不同汽車的性能。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人印象深刻。在四個不同規(guī)模的模型設(shè)置中（從0.1B到1.2B參數(shù)），BlockFFN在保持相近令牌級稀疏性的情況下，始終能夠達(dá)到顯著更高的塊級稀疏性。更重要的是，BlockFFN在困惑度和下游任務(wù)評估方面都表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。這表明BlockFFN不僅在效率上有所提升，在模型質(zhì)量上也沒有妥協(xié)。

特別值得關(guān)注的是專家選擇穩(wěn)定性的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。在低資源環(huán)境下，經(jīng)常需要使用專家卸載等內(nèi)存節(jié)省技術(shù)，這要求模型的專家選擇模式在連續(xù)令牌之間保持相對穩(wěn)定。BlockFFN在這方面表現(xiàn)出色，其專家重用率超過85%，這意味著在處理連續(xù)令牌時(shí)，大部分專家都能夠被重復(fù)使用，從而節(jié)省了頻繁的內(nèi)存加載成本。

研究團(tuán)隊(duì)還深入分析了BlockFFN的專家分配模式。他們發(fā)現(xiàn)，BlockFFN的ReLU激活路由確實(shí)能夠根據(jù)不同令牌的復(fù)雜程度自適應(yīng)地分配專家。簡單的令牌（如數(shù)字、單字符）通常激活較少的專家，而復(fù)雜的令牌（如代詞、漢字）則激活更多的專家。這種雙峰分布的專家分配模式證明了BlockFFN路由的智能性和靈活性。

在訓(xùn)練目標(biāo)的消融研究中，研究團(tuán)隊(duì)系統(tǒng)地驗(yàn)證了激活局部性損失和塊稀疏化損失的有效性。他們發(fā)現(xiàn)，去除任何一個訓(xùn)練目標(biāo)都會導(dǎo)致性能的顯著下降。更重要的是，他們證明了BlockFFN提出的塊稀疏化損失比傳統(tǒng)的L1正則化和路由器熵?fù)p失更加有效，能夠在保持模型性能的同時(shí)實(shí)現(xiàn)更高的稀疏性。

六、實(shí)際加速效果：在真實(shí)世界中的表現(xiàn)

理論上的優(yōu)勢最終需要在實(shí)際應(yīng)用中得到驗(yàn)證。研究團(tuán)隊(duì)在NVIDIA Jetson Orin NX 16GB這一典型的端側(cè)設(shè)備上進(jìn)行了全面的加速測試。這個設(shè)備代表了當(dāng)前主流的邊緣計(jì)算硬件，其性能水平使得測試結(jié)果具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

為了確保測試的公平性和可信度，研究團(tuán)隊(duì)采用了Spec-Bench這一專為推測解碼設(shè)計(jì)的綜合性基準(zhǔn)測試。這個基準(zhǔn)包含了機(jī)器翻譯、文本摘要、問答、數(shù)學(xué)推理、檢索增強(qiáng)生成等多種任務(wù)，能夠全面評估模型在不同應(yīng)用場景下的性能。

測試結(jié)果超出了預(yù)期。在與多個基線方法的比較中，BlockFFN的"Ours (32-Tok)"配置（即結(jié)合了32令牌塊級稀疏性和EAGLE-2推測解碼的版本）實(shí)現(xiàn)了平均3.67倍的加速比。這意味著原本需要一小時(shí)完成的任務(wù)，現(xiàn)在只需要大約16分鐘就能完成。

更有趣的是，研究團(tuán)隊(duì)還測試了僅使用稀疏性的"Ours (1-Tok)"配置和僅使用推測解碼的"EAGLE-2"配置。結(jié)果顯示，僅使用稀疏性就能實(shí)現(xiàn)3.14倍的加速，而將兩種技術(shù)結(jié)合使用能夠獲得更好的性能提升。這證明了BlockFFN的設(shè)計(jì)確實(shí)實(shí)現(xiàn)了兩種加速技術(shù)的協(xié)同效應(yīng)。

在不同任務(wù)類型的測試中，BlockFFN展現(xiàn)出了很好的穩(wěn)定性。在數(shù)學(xué)推理任務(wù)中，加速比甚至達(dá)到了4.68倍，而在檢索增強(qiáng)生成任務(wù)中也實(shí)現(xiàn)了3.56倍的加速。這種跨任務(wù)的一致性表明，BlockFFN的加速效果并不依賴于特定的任務(wù)類型，而是一種通用的性能提升。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了理論上界分析，發(fā)現(xiàn)BlockFFN的加速內(nèi)核基本達(dá)到了理論上的最優(yōu)性能。他們發(fā)現(xiàn)，令牌級稀疏性和塊級稀疏性分別對應(yīng)著不同加速內(nèi)核的理論加速上界，而BlockFFN的實(shí)際表現(xiàn)非常接近這些理論上界。這表明他們的實(shí)現(xiàn)是高度優(yōu)化的，沒有留下明顯的性能提升空間。

七、技術(shù)細(xì)節(jié)的深入探討：魔鬼藏在細(xì)節(jié)中

任何突破性的技術(shù)創(chuàng)新都離不開對細(xì)節(jié)的精心打磨，BlockFFN也不例外。研究團(tuán)隊(duì)在論文中詳細(xì)闡述了許多重要的技術(shù)細(xì)節(jié)，這些細(xì)節(jié)雖然看似微小，但對最終的成功至關(guān)重要。

在專家粒度的選擇上，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了深入的探索。他們發(fā)現(xiàn)，專家數(shù)量和專家維度之間存在一個微妙的平衡點(diǎn)。過少的專家會導(dǎo)致模型表達(dá)能力不足，而過多的專家則會增加路由的復(fù)雜性。通過大量實(shí)驗(yàn)，他們發(fā)現(xiàn)40個專家的配置在性能和稀疏性之間達(dá)到了最佳平衡。

RMSNorm層的引入看似簡單，但其背后的原理相當(dāng)深刻。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的正則化方法會直接影響激活值的大小，這種影響往往是有害的。通過將激活模式和激活強(qiáng)度分離，RMSNorm使得正則化只作用于激活模式，而不會干擾激活強(qiáng)度的學(xué)習(xí)。這種設(shè)計(jì)避免了激活強(qiáng)度收縮問題，這是許多傳統(tǒng)稀疏化方法的通病。

在負(fù)載均衡方面，研究團(tuán)隊(duì)做出了一個重要的設(shè)計(jì)決策：不采用傳統(tǒng)的負(fù)載均衡策略。他們認(rèn)為，對于端側(cè)部署而言，負(fù)載均衡并不是必要的，因?yàn)槎藗?cè)設(shè)備通常只服務(wù)少數(shù)用戶，不需要考慮分布式部署中的負(fù)載分配問題。相反，他們更關(guān)注全局計(jì)算成本的降低和激活局部性的提升。

自適應(yīng)因子調(diào)度器的設(shè)計(jì)體現(xiàn)了研究團(tuán)隊(duì)對訓(xùn)練動態(tài)的深入理解。這個調(diào)度器能夠根據(jù)塊稀疏化損失的變化自動調(diào)整其權(quán)重，避免了手動調(diào)參的繁瑣過程。當(dāng)損失下降時(shí)，調(diào)度器會增加權(quán)重以進(jìn)一步提高稀疏性；當(dāng)損失上升時(shí)，會減少權(quán)重以防止過度稀疏化。

在加速內(nèi)核的實(shí)現(xiàn)中，研究團(tuán)隊(duì)充分考慮了硬件特性。他們基于CUTLASS庫進(jìn)行開發(fā)，這是NVIDIA官方提供的高性能GEMM庫。為了充分利用張量核心的計(jì)算能力，他們將候選令牌數(shù)量設(shè)置為32，這個數(shù)字既能滿足推測解碼的需要，又能最大化硬件利用率。

內(nèi)存訪問優(yōu)化也是加速內(nèi)核的重要組成部分。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一個巧妙的兩級循環(huán)結(jié)構(gòu)：外循環(huán)遍歷激活的專家，內(nèi)循環(huán)處理批量的矩陣乘法。這種設(shè)計(jì)能夠最大化內(nèi)存訪問的局部性，減少昂貴的內(nèi)存?zhèn)鬏旈_銷。

八、局限性與未來展望：誠實(shí)面對挑戰(zhàn)

盡管BlockFFN取得了顯著的成功，但研究團(tuán)隊(duì)也誠實(shí)地承認(rèn)了當(dāng)前方法的局限性。這種科學(xué)的態(tài)度體現(xiàn)了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)难芯烤?，也為未來的改進(jìn)指明了方向。

當(dāng)前BlockFFN的一個主要限制是它主要針對端側(cè)部署進(jìn)行了優(yōu)化。雖然這使得它在資源受限的環(huán)境中表現(xiàn)出色，但在大規(guī)模云端部署中，傳統(tǒng)的專家并行等技術(shù)可能仍然有其優(yōu)勢。研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，未來的工作需要探索如何將BlockFFN的優(yōu)勢擴(kuò)展到更大規(guī)模的部署環(huán)境中。

另一個需要關(guān)注的問題是模型規(guī)模的擴(kuò)展性。雖然研究團(tuán)隊(duì)在多個模型規(guī)模上驗(yàn)證了BlockFFN的有效性，但對于更大規(guī)模的模型（如數(shù)千億參數(shù)的模型），BlockFFN的表現(xiàn)還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。特別是在超大規(guī)模模型中，專家的數(shù)量和維度都會顯著增加，這可能會對路由策略和訓(xùn)練目標(biāo)提出新的挑戰(zhàn)。

在推測解碼的結(jié)合方面，當(dāng)前的實(shí)現(xiàn)主要針對EAGLE-2算法進(jìn)行了優(yōu)化。雖然這種結(jié)合取得了很好的效果，但其他推測解碼算法可能有不同的特性和需求。未來的研究需要探索BlockFFN與其他推測解碼方法的兼容性，以及如何進(jìn)一步優(yōu)化這種結(jié)合。

訓(xùn)練效率也是一個需要改進(jìn)的方面。雖然BlockFFN在推理階段表現(xiàn)出色，但其訓(xùn)練過程由于引入了額外的訓(xùn)練目標(biāo)，可能會比傳統(tǒng)方法稍慢。研究團(tuán)隊(duì)正在探索如何通過更好的訓(xùn)練策略和優(yōu)化技術(shù)來提高訓(xùn)練效率。

九、對產(chǎn)業(yè)界的深遠(yuǎn)影響：改變游戲規(guī)則的技術(shù)

BlockFFN的成功不僅僅是學(xué)術(shù)研究的突破，它對整個AI產(chǎn)業(yè)都具有深遠(yuǎn)的影響。這種影響可以從多個維度來理解。

首先，BlockFFN大大降低了在端側(cè)設(shè)備上部署大型AI模型的門檻。傳統(tǒng)上，強(qiáng)大的AI模型只能在配備高端GPU的服務(wù)器上運(yùn)行，這限制了AI技術(shù)的普及和應(yīng)用。BlockFFN的3.67倍加速使得許多原本無法在移動設(shè)備上運(yùn)行的AI應(yīng)用變成了可能。這就像是將原本只能在大型工廠中使用的設(shè)備小型化，使其能夠在家庭作坊中使用。

對于AI芯片制造商來說，BlockFFN提供了一種新的設(shè)計(jì)思路。傳統(tǒng)的AI芯片設(shè)計(jì)往往需要在計(jì)算能力和功耗之間進(jìn)行權(quán)衡，而BlockFFN的稀疏性特性使得芯片設(shè)計(jì)者可以通過優(yōu)化稀疏計(jì)算來實(shí)現(xiàn)更好的性能功耗比。這可能會催生新一代專門為稀疏計(jì)算優(yōu)化的AI芯片。

對于軟件開發(fā)者來說，BlockFFN開辟了新的應(yīng)用可能性。許多原本因?yàn)樾阅芟拗贫鵁o法實(shí)現(xiàn)的AI應(yīng)用現(xiàn)在變得可行。例如，實(shí)時(shí)的多語言翻譯、復(fù)雜的圖像理解、智能的語音助手等應(yīng)用都可以在普通的移動設(shè)備上流暢運(yùn)行。

從成本角度來看，BlockFFN的效率提升直接轉(zhuǎn)化為運(yùn)營成本的降低。對于云服務(wù)提供商來說，3.67倍的加速意味著他們可以用更少的硬件資源服務(wù)更多的用戶。這種效率提升的經(jīng)濟(jì)價(jià)值是巨大的，特別是在AI服務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大的今天。

BlockFFN也為AI模型的民主化做出了貢獻(xiàn)。通過降低部署門檻，它使得更多的研究者和開發(fā)者能夠訪問和使用強(qiáng)大的AI模型。這種技術(shù)的普及可能會加速AI研究的進(jìn)展，并催生更多創(chuàng)新的應(yīng)用。

環(huán)境影響也是一個重要的考慮因素。AI模型的訓(xùn)練和部署消耗大量的電力，這對環(huán)境造成了壓力。BlockFFN的效率提升意味著更少的能源消耗，這對于構(gòu)建可持續(xù)的AI生態(tài)系統(tǒng)具有重要意義。

十、結(jié)論：開啟AI效率革命的新篇章

回顧整個研究，BlockFFN的成功可以說是多個技術(shù)創(chuàng)新的完美結(jié)合。從ReLU激活的路由器設(shè)計(jì)到RMSNorm的引入，從塊級稀疏性感知訓(xùn)練到創(chuàng)新的加速內(nèi)核，每一個組件都經(jīng)過了精心的設(shè)計(jì)和優(yōu)化。

這項(xiàng)研究的價(jià)值不僅在于它解決了當(dāng)前AI部署中的實(shí)際問題，更在于它為未來的研究開辟了新的方向。BlockFFN證明了通過巧妙的架構(gòu)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練策略，我們可以在保持模型性能的同時(shí)大幅提高效率。這種思路對于未來的AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)具有重要的啟發(fā)意義。

從技術(shù)角度來看，BlockFFN的成功表明了稀疏性在AI系統(tǒng)中的巨大潛力。傳統(tǒng)的密集計(jì)算模式雖然簡單直觀，但在效率上存在明顯的局限。BlockFFN通過充分利用激活稀疏性，展示了一種全新的計(jì)算范式。

對于普通用戶來說，BlockFFN的影響將是漸進(jìn)但深遠(yuǎn)的。隨著這種技術(shù)的普及，我們可能會看到更多智能、更快速、更節(jié)能的AI應(yīng)用出現(xiàn)在我們的日常生活中。手機(jī)上的AI助手將變得更加智能，智能家居系統(tǒng)將更加響應(yīng)迅速，自動駕駛汽車將能夠進(jìn)行更復(fù)雜的實(shí)時(shí)決策。

從研究方法論的角度來看，BlockFFN的成功也體現(xiàn)了跨學(xué)科合作的重要性。這項(xiàng)研究不僅涉及機(jī)器學(xué)習(xí)理論，還涉及系統(tǒng)優(yōu)化、硬件設(shè)計(jì)、數(shù)值計(jì)算等多個領(lǐng)域。這種綜合性的研究方法為解決復(fù)雜的技術(shù)問題提供了有效的途徑。

展望未來，BlockFFN只是AI效率革命的開始。隨著更多研究者加入到這個領(lǐng)域，我們有理由相信，未來的AI系統(tǒng)將變得更加高效、更加智能、更加普及。這種技術(shù)進(jìn)步最終將惠及每一個人，讓AI技術(shù)真正成為改善人類生活的工具。

說到底，BlockFFN的成功告訴我們一個重要的道理：創(chuàng)新往往來自于對現(xiàn)有技術(shù)的深入理解和巧妙的重新組合。研究團(tuán)隊(duì)并沒有發(fā)明全新的技術(shù)組件，而是通過對現(xiàn)有技術(shù)的深入分析和創(chuàng)新性結(jié)合，創(chuàng)造出了一個強(qiáng)大的新系統(tǒng)。這種創(chuàng)新模式對于其他研究者來說是極具啟發(fā)性的，它表明了在當(dāng)前技術(shù)基礎(chǔ)上仍然存在巨大的創(chuàng)新空間。

這項(xiàng)研究也提醒我們，技術(shù)創(chuàng)新不能僅僅停留在理論層面，還需要在實(shí)際應(yīng)用中得到驗(yàn)證。BlockFFN的成功很大程度上歸功于研究團(tuán)隊(duì)對實(shí)際部署需求的深入理解和對工程實(shí)現(xiàn)的精心優(yōu)化。這種理論與實(shí)踐相結(jié)合的研究方法值得其他研究者借鑒。

最后，BlockFFN的開源發(fā)布體現(xiàn)了學(xué)術(shù)界的開放精神。通過將代碼和模型權(quán)重公開，研究團(tuán)隊(duì)為整個社區(qū)的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。這種開放的態(tài)度將加速技術(shù)的傳播和應(yīng)用，讓更多的人能夠從這項(xiàng)創(chuàng)新中受益。有興趣的讀者可以通過訪問https://github.com/thunlp/BlockFFN來獲取完整的代碼實(shí)現(xiàn)和預(yù)訓(xùn)練模型，進(jìn)一步探索這項(xiàng)激動人心的技術(shù)。

Q&A

Q1：BlockFFN是什么？它與傳統(tǒng)AI模型有什么區(qū)別？ A：BlockFFN是清華大學(xué)開發(fā)的一種新型AI架構(gòu)，就像智能的模塊化工廠，能根據(jù)任務(wù)需求選擇性激活不同部分。與傳統(tǒng)模型每次都啟動全部組件不同，BlockFFN只激活必要的"專家"，從而大幅提高效率。它實(shí)現(xiàn)了80%以上的稀疏性，在保持性能的同時(shí)速度提升3.67倍。

Q2：BlockFFN能在普通手機(jī)上運(yùn)行嗎？會不會很耗電？ A：是的，BlockFFN專為端側(cè)設(shè)備優(yōu)化設(shè)計(jì)，能在普通手機(jī)、平板等設(shè)備上高效運(yùn)行。由于其高稀疏性設(shè)計(jì)，實(shí)際上更省電。研究顯示它能將原本需要1小時(shí)的AI任務(wù)縮短到16分鐘，這意味著用戶可以在移動設(shè)備上享受更快速、更節(jié)能的AI服務(wù)。

Q3：這項(xiàng)技術(shù)什么時(shí)候能普及？會對哪些應(yīng)用產(chǎn)生影響？ A：BlockFFN已經(jīng)開源，開發(fā)者可以立即使用。預(yù)計(jì)會首先在智能助手、實(shí)時(shí)翻譯、圖像識別等移動應(yīng)用中普及。長期來看，它將推動AI技術(shù)在智能家居、自動駕駛、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，讓強(qiáng)大的AI能力真正走進(jìn)每個人的日常生活。