RAMP：循环深度语言模型高效预填充的自适应混合精度方法
原文标题：RAMP: Recurrent Adaptive Mixed Precision for Efficient Prefill in Recurrent-Depth Language Models
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该论文提出 RAMP（循环自适应混合精度）方法，针对循环深度语言模型在长上下文预填充阶段因重复计算导致的推理开销问题。研究发现量化误差在循环深度中会随后续步骤衰减，因此将低精度计算放在早期循环阶段、高精度保留在末端精炼阶段，可在 4K 上下文下保持接近全精度的预填充质量，并在 NVIDIA H100 上实现最高 1.16 倍端到端首次预填充加速，延迟降低 13.9%。
- 问题
- 循环深度模型长上下文预填充时重复计算，推理开销大。
- 方法
- 发现早期循环的量化误差会被后续步骤衰减，故早期用低精度、末端恢复高精度。
- 结果
- 4K 上下文下保持接近全精度质量，H100 上首次预填充最高加速 1.16 倍、延迟降 13.9%。
- 影响
- 为循环深度推理模型提供即插即用的混合精度预填充策略，直接省延迟。
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