Wan2.2-S2V-14B模型架构解析与计算优化
Wan2.2-S2V-14B采用了混合专家(MoE)架构作为其核心技术方案。该架构将27B总参数的模型分解为多个专家模块，在推理过程中仅激活14B参数，这是通过门控机制动态选择最相关的专家子网络来实现的。MoE架构相比传统密集模型有两个关键优势：首先是通过参数共享机制降低了70%以上的实时计算量，其次是保持了全参数模型的表达能力。在实际应用中，这种架构使得模型可以在单台配备80GB VRAM的GPU服务器上运行，而不需要大规模计算集群支持。Wan-AI团队特别设计了参数卸载机制（offload_model），可将部分模型组件临时存储在CPU内存中，进一步降低了显存需求。
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Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wan2.2-S2V-14B模型通过混合专家架构实现了高性能与低计算成本的平衡
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