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怎样优化大语言模型处理长文档时的显存占用？

2025-09-05

1.4 K

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
动态内存管理：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

具体实施步骤：
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

本答案来源于文章《MoBA: Kimi 推出的支持长上下文处理的大语言模型》

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