論文の概要: Step-3 is Large yet Affordable: Model-system Co-design for Cost-effective Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19427v1
• Date: Fri, 25 Jul 2025 16:53:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-28 16:16:49.041027
• Title: Step-3 is Large yet Affordable: Model-system Co-design for Cost-effective Decoding
• Title（参考訳）: Step-3は大規模かつ拡張可能な - コスト効率のよいデコーディングのためのモデルシステムの共同設計
• Authors: StepFun, :, Bin Wang, Bojun Wang, Changyi Wan, Guanzhe Huang, Hanpeng Hu, Haonan Jia, Hao Nie, Mingliang Li, Nuo Chen, Siyu Chen, Song Yuan, Wuxun Xie, Xiaoniu Song, Xing Chen, Xingping Yang, Xuelin Zhang, Yanbo Yu, Yaoyu Wang, Yibo Zhu, Yimin Jiang, Yu Zhou, Yuanwei Lu, Houyi Li, Jingcheng Hu, Ka Man Lo, Ailin Huang, Binxing Jiao, Bo Li, Boyu Chen, Changxin Miao, Chang Lou, Chen Hu, Chen Xu, Chenfeng Yu, Chengyuan Yao, Daokuan Lv, Dapeng Shi, Deshan Sun, Ding Huang, Dingyuan Hu, Dongqing Pang, Enle Liu, Fajie Zhang, Fanqi Wan, Gulin Yan, Han Zhang, Han Zhou, Hanghao Wu, Hangyu Guo, Hanqi Chen, Hanshan Zhang, Hao Wu, Haocheng Zhang, Haolong Yan, Haoran Lv, Haoran Wei, Hebin Zhou, Heng Wang, Heng Wang, Hongxin Li, Hongyu Zhou, Hongyuan Wang, Huiyong Guo, Jia Wang, Jiahao Gong, Jialing Xie, Jian Zhou, Jianjian Sun, Jiaoren Wu, Jiaran Zhang, Jiayu Liu, Jie Cheng, Jie Luo, Jie Yan, Jie Yang, Jieyi Hou, Jinguang Zhang, Jinlan Cao, Jisheng Yin, Junfeng Liu, Junhao Huang, Junzhe Lin, Kaijun Tan, Kaixiang Li, Kang An, Kangheng Lin, Kenkun Liu, Lei Yang, Liang Zhao, Liangyu Chen, Lieyu Shi, Liguo Tan, Lin Lin, Lin Zhang, Lina Chen, Liwen Huang, Liying Shi, Longlong Gu, Mei Chen, Mengqiang Ren, Ming Li, Mingzhe Chen, Na Wang, Nan Wu, Qi Han, Qian Zhao, Qiang Zhang, Qianni Liu, Qiaohui Chen, Qiling Wu, Qinglin He, Qinyuan Tan, Qiufeng Wang, Qiuping Wu, Qiuyan Liang, Quan Sun, Rui Li, Ruihang Miao, Ruosi Wan, Ruyan Guo, Shangwu Zhong, Shaoliang Pang, Shengjie Fan, Shijie Shang, Shilei Jiang, Shiliang Yang, Shiming Hao, Shuli Gao, Siming Huang, Siqi Liu, Tiancheng Cao, Tianhao Cheng, Tianhao Peng, Wang You, Wei Ji, Wen Sun, Wenjin Deng, Wenqing He, Wenzhen Zheng, Xi Chen, Xiangwen Kong, Xianzhen Luo, Xiaobo Yang, Xiaojia Liu, Xiaoxiao Ren, Xin Han, Xin Li, Xin Wu, Xu Zhao, Yanan Wei, Yang Li, Yangguang Li, Yangshijie Xu, Yanming Xu, Yaqiang Shi, Yeqing Shen, Yi Yang, Yifei Yang, Yifeng Gong, Yihan Chen, Yijing Yang, Yinmin Zhang, Yizhuang Zhou, Yuanhao Ding, Yuantao Fan, Yuanzhen Yang, Yuchu Luo, Yue Peng, Yufan Lu, Yuhang Deng, Yuhe Yin, Yujie Liu, Yukun Chen, Yuling Zhao, Yun Mou, Yunlong Li, Yunzhou Ju, Yusheng Li, Yuxiang Yang, Yuxiang Zhang, Yuyang Chen, Zejia Weng, Zhe Xie, Zheng Ge, Zheng Gong, Zhenyi Lu, Zhewei Huang, Zhichao Chang, Zhiguo Huang, Zhirui Wang, Zidong Yang, Zili Wang, Ziqi Wang, Zixin Zhang, Binxing Jiao, Daxin Jiang, Heung-Yeung Shum, Xiangyu Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)はデコード時にハードウェア効率が低下する。 本稿では,デコードコストの最小化に最適化されたハードウェア対応モデルシステムであるStep-3を紹介する。 Step-3はDeepSeek-V3やQwen3 MoE 235Bのようなモデルと比較して、理論的デコードコストを大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 144.70522923640095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) face low hardware efficiency during decoding, especially for long-context reasoning tasks. This paper introduces Step-3, a 321B-parameter VLM with hardware-aware model-system co-design optimized for minimizing decoding costs. Step-3 innovates in two key dimensions: (1) A novel Multi-Matrix Factorization Attention (MFA) mechanism that significantly reduces both KV cache size and computation while maintaining high attention expressiveness, and (2) Attention-FFN Disaggregation (AFD), a distributed inference system that decouples attention and Feed-Forward Network (FFN) layers into specialized subsystems. This co-design achieves unprecedented cost efficiency: Step-3 significantly reduces theoretical decoding costs compared with models like DeepSeek-V3 and Qwen3 MoE 235B, with the gains widening at longer context. Step-3 achieves low cost while activating 38B parameters per token (more than DeepSeek-V3 and Qwen3 MoE 235B), demonstrating that hardware-aligned attention arithmetic intensity, MoE sparsity, and AFD are critical to cost-effectiveness. We perform a head-to-head comparison with DeepSeek-V3 in its favorable scenarios. Our implementation on Hopper GPUs achieves a decoding throughput of up to 4,039 tokens per second per GPU under 50ms TPOT SLA (4K context, FP8, no MTP). It is higher than DeepSeek-V3's 2,324 in the same setup and sets a new Pareto frontier for LLM decoding.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特に長文推論タスクにおいて、デコード時にハードウェア効率の低下に直面している。 本稿では,デコードコストの最小化に最適化されたハードウェア対応モデルシステムを用いた321BパラメータVLMであるStep-3を紹介する。 ステップ3は,(1)KVキャッシュサイズと計算量を大幅に削減し,高い注意表現性を維持したMFA機構,(2)注目とフィードフォワードネットワーク(FFN)層を特殊なサブシステムに分離する分散推論システムであるAFD(Attention-FFN Disaggregation)を革新する。 Step-3はDeepSeek-V3やQwen3 MoE 235Bのようなモデルと比べて理論的デコードコストを大幅に削減し、より長いコンテキストで利益が拡大します。 Step-3はトークン毎の38Bパラメータ(DeepSeek-V3およびQwen3 MoE 235B以上)を活性化しながら低コストで実現し、ハードウェアのアテンション演算強度、MoE間隔、AFDがコスト効果に重要であることを示した。 我々は,DeepSeek-V3と直接比較を行った。 Hopper GPUの実装により、50msのTPOT SLA(4Kコンテキスト、FP8、MPPなし)で1GPUあたり最大4,039トークンの復号スループットを実現した。 同じ設定でDeepSeek-V3の2,324より高く、LSM復号のための新しいParetoフロンティアを設定できる。

関連論文リスト

• AccLLM: Accelerating Long-Context LLM Inference Via Algorithm-Hardware Co-Design [3.64182026498686]
  大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)分野で大きな成功を収めている。 AccLLM は,高速かつ効率的な長文 LLM 推論を実現する包括的アクセラレーションフレームワークである。 我々は、Xilinx Alveo U280 FPGA上でAccLLMを検証し、エネルギー効率が4.07倍、スループットが2.98倍であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-07T02:52:30Z)
• Progressive Sparse Attention: Algorithm and System Co-design for Efficient Attention in LLM Serving [10.835583587146274]
  本稿では,$underlineP$rogressive $underlineS$parse $underlineA$ttentionメカニズムを提案する。 アルゴリズムの革新とシステムの共同設計を統合し、大規模言語モデルにおいて高い推論精度と効率性の両方を達成する。 実験によると、PSAは注意計算のKVキャッシュ使用量を2.4$times$と8.8$times$に削減し、エンドツーエンドのサービススループットを1.4$times$と2.0$times$に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-01T07:56:42Z)
• ZipVL: Efficient Large Vision-Language Models with Dynamic Token Sparsification [29.163757099307553]
  大規模視覚言語モデル(LVLM)の効率は、プリフィルフェーズにおける注意機構の計算ボトルネックによって制約される。 本稿では,重要なトークンの動的比割り当て戦略を通じて,LVLM向けに設計された効率的な推論フレームワークZipVLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T07:24:21Z)
• OPAL: Outlier-Preserved Microscaling Quantization Accelerator for Generative Large Language Models [0.562479170374811]
  本稿では, OPAL と呼ばれるエネルギー効率の高い LLM アクセラレータを生成タスクに適用するハードウェア・ソフトウェア共同設計手法を提案する。 OPALは、電力効率を最大化するためにシフトと減算のみを必要とするソフトマックス演算にlog2ベースの近似を使用する。 その結果、エネルギー効率を 1.62.2x に改善し、面積を 2.43.1x に減らし、精度を損なうことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T02:33:20Z)
• DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model [118.06260386652778]
  We present DeepSeek-V2, a strong Mixture-of-Experts (MoE) language model characterized by economical training and efficient inference。 DeepSeek-V2は、MLA(Multi-head Latent Attention)やDeepSeekMoEといった革新的なアーキテクチャを採用している。 DeepSeek-V2はDeepSeek 67Bと比較して大幅に性能が向上し、トレーニングコストは42.5%削減された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T15:56:43Z)
• An Image is Worth 1/2 Tokens After Layer 2: Plug-and-Play Inference Acceleration for Large Vision-Language Models [65.37846460916042]
  視覚的トークンに対する注意計算は,LVLMの深い層において極めて非効率であることがわかった。 本稿では,計算効率の最適化を目的とした多用途プラグアンドプレイ方式であるFastVを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T14:35:32Z)
• SqueezeLLM: Dense-and-Sparse Quantization [80.32162537942138]
  LLMにおける生成推論の主なボトルネックは、単一のバッチ推論のための計算ではなく、メモリ帯域幅である。 学習後量子化フレームワークであるSqueezeLLMを導入し、最大3ビットの超低精度でのロスレス圧縮を実現する。 本フレームワークは,2次情報に基づく最適ビット精度割当を探索する感度ベース非一様量子化法と,2次情報に基づくDense-and-Sparse分解法と,2次情報量割当値と感度重み値を効率的にスパース形式で格納するDense-and-Sparse分解法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T08:57:54Z)
• Edge-MoE: Memory-Efficient Multi-Task Vision Transformer Architecture with Task-level Sparsity via Mixture-of-Experts [60.1586169973792]
  M$3$ViTは、Mix-of-experts (MoE)を導入した最新のマルチタスクViTモデルである。 MoEは精度の向上と80%以上の削減計算を実現しているが、FPGAに効率的なデプロイを行う上での課題は残されている。 Edge-MoEと呼ばれる私たちの研究は、アーキテクチャの革新の集合を伴って、マルチタスクのViTのための最初のエンドツーエンドFPGAアクセラレータを導入するという課題を解決します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T02:24:03Z)
• FastFlowNet: A Lightweight Network for Fast Optical Flow Estimation [81.76975488010213]
  ディセンス光学フロー推定は、多くのロボットビジョンタスクで重要な役割を果たしています。 現在のネットワークはしばしば多くのパラメータを占有し、計算コストがかかる。 提案したFastFlowNetは、周知の粗大なやり方で、以下のイノベーションで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T03:09:37Z)
• FantastIC4: A Hardware-Software Co-Design Approach for Efficiently Running 4bit-Compact Multilayer Perceptrons [19.411734658680967]
  深層ニューラルネットワーク(DNN)の高効率な実行エンジンを得るためのソフトウェアハードウェア最適化パラダイムを提案する。 私たちのアプローチは、予測性能の高い多層パーセプトロン(MLP)の面積と電力要件を低減するための手段として、圧縮を中心にしています。 仮想超大規模FPGA XCVU440デバイス実装では総消費電力3.6Wで2.45 TOPSのスループットを達成し、22nmプロセスASICバージョンでは20.17 TOPS/Wの総電力効率を達成できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-17T19:10:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。