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Flash RNN-T 论文提出内存优化方案

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AI 综述

Flash RNN-T 论文发布，提出结合专用内核与可选分块重计算的联合网络实现，旨在解决 RNN-T 训练中间张量内存占用大的问题。该方案覆盖中等及长工作负载，计划提交至 Interspeech 2027。在 H100 硬件上，非分块 Flash 实现较最快基线吞吐量提升 24-39%，且内存减少 26-56%。采用分块技术后，内存占用进一步降至基线的九分之一，但吞吐量降低 16%。

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最新进展10月19日 12:00

Flash RNN-T：内存高效的 RNN-T 联合网络与 Transducer 损失计算

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10月19日

12:00
arXiv · ML
Flash RNN-T：内存高效的 RNN-T 联合网络与 Transducer 损失计算
Flash RNN-T 提出结合专用内核与可选分块重计算的联合实现，解决了 RNN-T 训练中间张量内存占用大的问题。在 H100 上，非分块 Flash 较最快基线吞吐量高 24-39% 且内存减少 26-56%；分块 Flash 内存进一步降低至基线的九分之一，吞吐量降低 16%。该实现将在 Interspeech 2027 上提交，覆盖中等及长工作负载。

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