字节跳动大模型团队提出的UltraMem架构，阐述其对大模型推理过程中访存问题的解决以及在推理速度、成本、性能等方面的提升等情况。
在大模型发展进程中，随着模型规模不断扩大，出现了不少制约其大规模应用的因素。其中，推理成本和访存效率这两个方面已经成为了非常关键的瓶颈。
不过，字节跳动豆包大模型团队进行了创新性的研究。他们提出了一种全新的稀疏模型架构，名为UltraMem。这一架构有着重大意义，它有效地应对了MoE推理时存在的高额访存问题。在实际的表现上，UltraMem架构的推理速度相比于MoE架构有了大幅提升，提升幅度在2 - 6倍之间。而且在推理成本方面，它的表现也相当出色，最高能够将推理成本降低83%。
这个研究还有着更深层次的成果，那就是揭示了新架构的Scaling Law。这一成果证明了UltraMem架构不仅有着非常优异的Scaling特性，而且在性能上还超过了MoE。从实验结果来看，当UltraMem模型的训练规模达到2000万value的时候，在相同的计算资源条件下，这个模型能够同时达到业界领先的推理速度以及非常出色的模型性能。这无疑为构建数十亿规模的value或者expert开辟了全新的路径，对大模型的进一步发展有着积极的推动作用。
本文总结了字节跳动UltraMem架构的优势，包括解决访存问题、提升推理速度、降低推理成本、性能超越MoE以及为大模型构建开辟新路径等，这一架构对大模型的大规模应用有着重要意义。
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