标签：GPU

← 返回标签

• RankMixer 论文解读：把排序模型做成“GPU 友好”的统一骨干，如何把 MFU 从 4.5% 拉到 45%？

  2026/01/13

  解读 RankMixer（arXiv:2507.15551v3）：用语义分组的 Feature Tokenization + 参数无关的 Multi-head Token Mixing + Per-token FFN，并结合 ReLU Routing 与 Dense-training/Sparse-inference 的 Sparse-MoE，把工业排序模型推到 1B 参数且延迟基本不变。