算力突破｜范式FuseSpill技术或提升最高40%推理速度 获著名国际学术期刊IEEE收录
日前，由范式技术团队参与编写的学术论文《FuseSpill：高效管理大模型推理中的显存溢出》被国际著名学术期刊《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》（TPDS）正式接收。该研究提出了一种创新的显存管理技术，破解了大模型推理的算力瓶颈，为实现高效、普惠的AI计算提供了全新路径。预计相关能力将在未来1-2年内逐步集成到企业级和消费级AI产品中，让普通用户也能亲身体验“高智能、不卡顿”的AI应用。
期刊权威性
IEEE TPDS是并行与分布式计算领域公认的期刊，以其严格的审稿标准和对前沿技术趋势的深度洞察著称，收录的研究成果代表全球计算机系统领域的最高水平。
FuseSpill能够在其中亮相，标志着其在系统架构与资源调度方面具备行业领先的创新价值。
01 大模型撞上“显存墙”
我们在面临什么？
显存溢出：当显卡内存不足时，系统将部分数据转移到速度更慢的CPU内存中，导致计算效率急剧下降的现象
“显存溢出”并不仅是技术术语，它真实影响着每一个想使用AI的普通人——当你与智能助手对话、生成一篇文章或一幅画时，如果显卡内存不足，AI的反应会明显变慢，甚至直接“卡住”。这堵“显存墙”已成为大模型普及的瓶颈：
行业瓶颈：若无法解决显存溢出，大模型将只能依赖少数高端显卡，部署成本居高不下，技术普及速度受阻
用户痛点：普通用户即便拥有主流配置的电脑或手机，在使用AI写作、翻译、问答等应用时，仍可能频繁遭遇响应迟缓、任务中断等糟糕体验
02 FuseSpill如何实现“显存突围”？
FuseSpill借鉴了“分工协作”的智慧。它发现大模型的运行可分为两个阶段：
Prefill阶段（理解输入）：计算密集，需快速处理完整输入序列，但显存占用较少
Decode阶段（生成输出）：计算量小，但需持续存储生成的令牌序列，显存占用持续累积
FuseSpill创新地将这两个阶段拆解，构建异构计算架构：
主显卡（高性能GPU）专注Prefill阶段的高强度计算
辅助计算单元（其他GPU或CPU）接管Decode阶段的显存密集型任务
这就好比一个双引擎智能赛车系统：
起步加速时，高性能主引擎全功率输出，快速达到工作速度
巡航阶段，节能副引擎接管维持任务，主引擎进入待机准备下次加速
通过这样的“动静分离”，FuseSpill让每一份算力都用在刀刃上，实现真正的高效与稳定。
03 实测效果与行业价值
在实际测试中，FuseSpill让主流大模型在消费级显卡上实现了：
性能提升：推理速度最高提升40%
成本优化：千元级显卡也能获得近似高端卡的流畅体验
普适性强：适用于多种硬件配置，显著降低大模型部署门槛
而对普通用户而言，这项技术意味着什么？
未来，你或许可以在自己的笔记本电脑上：
流畅使用AI助手撰写报告、生成创意内容
实时进行多语言翻译与视频自动剪辑
甚至在游戏中与高度拟人的AI角色自由对话
FuseSpill让大模型，变成每个人设备中“触手可及”的智能伙伴。预计未来两年内，搭载该技术的AI应用将逐步落地，带来更便宜、更流畅、更个性化的AI体验。
04 未来展望
这项研究成果不仅为大模型部署提供了新的技术方案，更为整个AI行业的基础设施建设提供了参考。在算力需求持续增长的背景下，FuseSpill所代表的精细化资源管理理念，将助力更多企业和开发者以更低成本享受大模型技术的红利，直观感受到：AI应用响应更快、功能更强大，但硬件成本显著下降——大模型不再是“云端特权”，而是每个人设备中的“标准配置”。
