首页富士通的PHOTON架构将AI性能提升475倍，有效解决计算瓶颈
随着大型模型的持续快速演进，计算成本和处理效率仍是业界关注的核心问题。富士通近期推出了一种名为 PHOTON（自上而下网络并行分层计算）的创新架构，旨在克服传统 Transformer 模型在复杂场景下的性能瓶颈。
Transformer架构目前在人工智能领域占据主导地位，虽然它能很好地处理长文本或高并发多查询任务，但往往因频繁访问内存以检索历史信息而导致速度变慢，从而增加了GPU的工作负载。富士通的研究团队通过重新构思PHOTON架构的设计，解决了这一痛点。
PHOTON的核心优势在于其分层处理方法。 与传统 Transformer 采用的令牌级分段不同，PHOTON 引入了语义分层，在降低计算复杂度的同时提升了并行计算能力。此外，对于多查询任务，该架构简化了决策过程：只需一次推理即可得出结论，采用“多数投票”或“最佳选择”策略。
测试结果表明，在参数数分别为 6 亿、9 亿和 12 亿的小型模型中，PHOTON 实现了极高的吞吐量和极低的内存占用。 在12亿参数的模型中，其多查询性能达到主流Transformer架构的475倍，显著提升了资源调度效率。
由于该架构每次迭代所需的 KV 缓存较少，系统能够处理更多的迭代次数。这对管理大量 I/O 进程的智能代理系统而言，是一次重大的性能提升。尽管某些质量指标存在轻微的取舍，但 PHOTON 在计算效率上的飞跃使其成为降低 AI 运营成本的极具前景的技术解决方案。
富士通目前正积极推广该架构的应用，旨在通过核心算法的创新，为未来的智能场景提供更轻量、更高效的基础支持。
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