首頁富士通的 PHOTON 架構將 AI 效能提升 475 倍，並解決運算瓶頸
隨著大型模型持續快速演進，運算成本與處理效率仍是業界關注的關鍵議題。富士通近期推出了一種名為 PHOTON（自上而下網路平行分層運算）的創新架構，旨在克服傳統 Transformer 模型在複雜情境下的效能限制。
目前在人工智慧領域佔主導地位的 Transformer 架構，雖能妥善處理長篇文本或高並發的多查詢任務，但往往因頻繁存取記憶體以檢索歷史資訊而導致速度變慢，進而增加 GPU 的工作負載。富士通的研究團隊透過重新構思 PHOTON 架構的設計，解決了這個痛點。
PHOTON 的核心優勢在於其分層處理方法。 與傳統 Transformer 採用的標記級分割不同，PHOTON 引入了語義分層機制，在降低運算複雜度的同時，也提升了並行運算效率。此外，針對多查詢任務，該架構簡化了決策流程：僅需單次推論即可得出結論，並採用「多數決」或「最佳選擇」策略。
測試結果顯示，在參數數為 6 億、9 億及 12 億的小型模型中，PHOTON 不僅能提供極高的吞吐量，記憶體佔用率也極低。 在 12 億參數的模型中，其多查詢效能達到主流 Transformer 架構的 475 倍，顯著提升了資源調度效率。
由於此架構在每次迭代中所需的 KV 快取較少，系統因此能處理更多迭代次數。這對於管理大量 I/O 流程的智慧代理系統而言，是一項重大的效能提升。儘管某些品質指標出現輕微的取捨，但 PHOTON 在運算效率上的飛躍性進步，使其成為降低 AI 營運成本的一項極具潛力的技術解決方案。
富士通目前正積極推廣該架構的應用，旨在透過核心演算法的創新，為未來的智慧型應用場景提供更輕量、更高效的底層支援。
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