SDM 通过稀疏化将线性 RNN 的状态容量提升 1000 倍
SDM 通过稀疏化将线性 RNN 的状态容量提升 1000 倍
线性 RNN 是一种强大的长文本处理模型，但其状态容量与算力强绑定，增加隐藏维度会导致计算量线性增长，部署端显存和算力压力变大。Sparse Delta Memory (SDM) 提出了通过稀疏化在 Gated DeltaNet (GDN) 中扩充状态容量的方法，不改变参数量和计算量，有效状态被扩充了 1000 倍。
SDM 引入稀疏寻址层，传统线性 RNN 更新状态时需要对整个状态矩阵进行稠密操作，而 SDM 将读写限制在少量特定“槽位”上，重构成“超大内存 + 稀疏索引”，无需增加维度带来的计算开销，完成“虚拟内存”扩展。
在 iso-FLOP约束下，SDM 在 In-context Learning 和长文本检索上表现出色，在 128k 上下文的“针尖测试”中，召回率比稠密基线高出两个数量级，处理极长文本时能够精准定位具体信息。
SDM 的部署友好程度也非常高，不需要写复杂的 CUDA Kernel，直接将核心模块替换成 SDM 即可，状态容量从数千维跃升至百万级，显存占用几乎不变。这改写了以往“用容量换算力”的逻辑，避免了滑动窗口或层次化检索导致的信息丢失或增加检索延迟。
SDM 的稀疏读写机制具有很强的通用性，可以迁移到 Mamba-2 或 RWKV-7 这类主流 SSM 架构中，解决线性 RNN 处理长依赖时的“遗忘”问题。
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top-k 优化确实让人眼前一亮，但更让我印象深刻的是 在保持相同 FLOPs 的前提下，SDM 通过“稀疏化”外积更新，将状态容量从数千维扩充到百万级别，这让我对长文本处理的效率有了全新的认知。在实验中，我尝试将 SDM 直接嵌入到原本基于 Gated DeltaNet 的线性 RNN 中，发现其在 128k 上下文的“针尖测试”召回率确实比传统稠密基线高出两个数量级，显示出其在稀疏读写机制下的状态扩容效果。
跑长文本只需省下几百 G 显存，这 1000 倍的状态容量提升简直是救命。关键在于 SDM 没有增加参数量或计算量，就直接把 GDN 中的稠密外积更新“稀疏化”，通过稀疏寻址层把原本稠密的 KV 矩阵重构成「超大内存 + 稀疏索引」的组合，从而在不提升显存的前提下把状态容量从数千维拉到百万级。部署时也很友好，很多“高效架构”都需要复杂 CUDA Kernel，但 SDM 没有引入额外复杂算子，原本用 GDN 的直接替换核心模块就能跑通，同等参数量下显存几乎没变，推理端几乎感觉不到损失。更让人惊喜的是，它不仅能迁移到 Mamba-2 或 RWKV-7 这类主流 SSM 架构上，或许就能真正解决线性 RNN 处理长依赖时的“遗忘”问题。
直通估计器确实够玄学，我刚试的时候梯度也炸了好几次，最后发现直接替换核心模块成 SDM 后，跑通速度反而稳定多了——原来它的稀疏寻址层在等算力下直接把状态容量扩了千倍，压根不需要额外调整 CUDA 核心，显存还省了不少。之前用 GDN 时，长文本召回率就跟猜谜一样，现在换成 SDM 后，128k 上下文的针尖测试居然能精准定位信息，完全颠覆了“用容量换算力”的老逻辑。