Wan2.2-S2V-14B モデル・アーキテクチャの解析と計算の最適化
Wan2.2-S2V-14Bは、混合エキスパート(MoE)アーキテクチャをコア技術ソリューションとして採用しています。MoEアーキテクチャは、27Bの全パラメータモデルを複数のエキスパートモジュールに分解し、推論プロセス中に14Bのパラメータのみをアクティブにします。これは、ゲーティングメカニズムにより、最も関連性の高いエキスパートサブネットワークを動的に選択することで実現されます。表現力を維持することができる。実際には、このアーキテクチャにより、大規模な計算クラスタをサポートすることなく、80GBのVRAMを搭載したGPUサーバー1台でモデルを実行することができます。Wan-AIチームは、パラメータオフロードメカニズム(offload_model)を特別に設計し、モデルコンポーネントの一部をCPUメモリに一時的に格納することで、グラフィックメモリ要件をさらに削減しました。
この答えは記事から得たものである。Wan2.2-S2V-14B:音声駆動型キャラクター口パク同期のための映像生成モデルについて































