基于MoBA的显存优化方案
处理长文档时显存爆炸是常见瓶颈，MoBA从注意力机制角度提供了以下优化策略：
- 分级处理机制：将文档按语义或结构分块，每块单独计算注意力，显著降低同时处理的token数量
- dynamic memory management (DMM)：通过无参数门控选择性处理关键块，避免存储全部中间结果
- 混合精度支持：与现有技术兼容，可结合FP16/INT8量化进一步降低显存需求
Specific implementation steps:
1. 分析文档结构(章节/段落)设置合理的块大小
2. 评估模型精度要求，选择适当的top-k值
3. 监控显存使用情况动态调整处理策略
4. 结合梯度检查点技术实现额外优化
This answer comes from the articleMoBA: A Large Language Model for Long Context Processing by KimiThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样优化大语言模型处理长文档时的显存占用？
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