NVIDIA提出ReplaySSM方法以加速混合模型推理
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NVIDIA提出ReplaySSM方法以加速混合模型推理
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2026年10月13日，NVIDIA在其开发者博客中提出了一种名为ReplaySSM的状态存储方法。该方法旨在通过重用历史状态而非重新计算，来加速混合模型中状态空间模型（SSM）层的推理。据称，该方法可将推理速度提升1.5倍。其适用的模型包括采用Mamba-2、GDN或KDA等SSM层的模型，例如NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5至Qwen3.8、Kimi-K3和GLM-5.3-Flash。
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最新进展10月13日 00:00
ReplaySSM：重新思考状态存储以实现更快的混合模型推理报道时间线
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10月13日
- NVIDIA Developer BlogReplaySSM：重新思考状态存储以实现更快的混合模型推理
NVIDIA 提出 ReplaySSM 方法，通过重用历史状态而非重新计算，将混合模型中 SSM 层的推理速度提升 1.5 倍。该方法适用于采用 Mamba-2、GDN 或 KDA 等 SSM 层的模型，如 NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5 至 Qwen3.8、Kimi-K3 和 GLM-5.3-Flash。
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