Chiến lược chuyển vùng nhớ giúp Qwen3.8-Flash-Next thân thiện hơn với máy cục bộ
Một phân tích kỹ thuật ước tính dung lượng bộ nhớ của mô hình Qwen3.8-Flash-Next sắp tới sẽ rơi vào khoảng 80–90 GB đối với phiên bản lượng tử hóa 4-bit. Phân tích này gợi ý rằng việc chuyển bảng n-gram 51B khổng lồ của nó sang RAM hệ thống có thể giúp việc chạy mô hình cục bộ trở nên khả thi hơn nhiều. Chiến lược tối ưu hóa này giúp hạ thấp rào cản VRAM để chạy các mô hình lớn cục bộ, cho phép người dùng có phần cứng phổ thông hoặc tầm trung vận hành các kiến trúc tiên tiến. Bằng cách sử dụng RAM hệ thống cho các thành phần ít được truy cập, nó giúp cân bằng giữa hiệu năng và chi phí phần cứng. Phiên bản lượng tử hóa 4-bit lý tưởng của mô hình yêu cầu khoảng 82 GB bộ nhớ, chia thành 58 GB cho trọng số chính và 24 GB cho các bảng n-gram. Do bảng n-gram 51B được truy cập thưa thớt, việc chuyển nó sang RAM hệ thống sẽ giảm thiểu tác động đến tốc độ xử lý trong khi tiết kiệm được lượng VRAM GPU quý giá.
## KIẾN THỨC NỀN
Giải mã suy đoán (speculative decoding) sử dụng n-gram là một kỹ thuật mà trong đó LLM nhanh chóng đề xuất các token nháp bằng cách khớp văn bản hiện tại với các mẫu n-gram đã thấy trước đó được lưu trong bộ nhớ. Mặc dù kỹ thuật này giúp tăng tốc độ suy luận, việc lưu trữ các bảng n-gram lớn đòi hỏi lượng bộ nhớ đáng kể, có thể vượt quá dung lượng VRAM của GPU cục bộ.