Wan2.2-S2V-14B Modellarchitekturanalyse und rechnerische Optimierung
Wan2.2-S2V-14B verwendet die Mixed Expert (MoE)-Architektur als technologische Kernlösung. Die Architektur zerlegt das 27B-Gesamtparametermodell in mehrere Expertenmodule und aktiviert nur die 14B-Parameter während des Inferenzprozesses, was durch die dynamische Auswahl der relevantesten Experten-Teilnetze durch einen Gating-Mechanismus erreicht wird. Die MoE-Architektur hat zwei wesentliche Vorteile gegenüber den traditionellen dichten Modellen: Erstens reduziert sie den Umfang der Echtzeitberechnung von mehr als 70% durch den Parameter-Sharing-Mechanismus, und zweitens behält sie die Ausdruckskraft des Vollparametermodells bei. Ausdruckskraft des Vollparameter-Modells. In der Praxis ermöglicht diese Architektur die Ausführung des Modells auf einem einzigen GPU-Server, der mit 80 GB VRAM ausgestattet ist, ohne dass die Unterstützung eines groß angelegten Rechenclusters erforderlich ist. Das Wan-AI-Team hat speziell den Parameter-Offloading-Mechanismus (offload_model) entwickelt, mit dem ein Teil der Modellkomponenten vorübergehend im CPU-Speicher gespeichert werden kann, wodurch der Bedarf an Grafikspeicher weiter reduziert wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWan2.2-S2V-14B: Videogenerierungsmodell für die sprachgesteuerte Synchronisation von ZeichenmündernDie
