DeepSeek Engram：颠覆GPU内存瓶颈！把知识存储从计算中分离，O(1)查找效率！

DeepSeek Engram：颠覆GPU内存瓶颈！把知识存储从计算中分离，O(1)查找效率！

你有没有想过：为什么大模型需要这么贵的GPU？为什么每一代模型都在疯狂抢HBM内存？

来自DeepSeek和北京大学的团队刚刚给出了一个颠覆性的答案！他们发布了 Engram —— 一个全新的条件内存系统，把静态知识存储和动态推理计算彻底分离，实现了O(1)的查找效率，还能把巨大的内存表卸载到普通DRAM里！

这篇论文刚刚在2026年1月12日发布，GitHub已经获得 3.8k stars，让我们一起来看看这个可能改变LLM架构的突破吧！

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🎯 核心问题：GPU内存的诅咒

现在的大模型面临一个尴尬的局面：

1. HBM内存太贵了：顶级GPU的HBM内存容量有限，价格昂贵
2. 模型在浪费GPU资源：大量的GPU周期都花在静态知识的查找上，而不是真正的推理
3. MoE不够用：混合专家（MoE）通过条件计算扩展了容量，但缺少原生的知识查找原语
4. 美国出口限制：对中国AI公司来说，获取顶级GPU内存尤其困难

关键洞察：静态知识和动态推理应该分开处理！

这就是Engram要解决的问题！

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💡 Engram：条件内存的新稀疏性轴

Engram 的核心思想非常优雅但强大：把经典的N-gram嵌入现代化，实现O(1)查找的条件内存系统！

Engram 是这样工作的：

1. 内存检索层：Engram模块从静态内存中检索N-gram知识
   ├── 确定性寻址：不需要复杂的注意力机制
   ├── O(1)查找：常数时间复杂度，不随模型规模增长
   └── DRAM卸载：巨大的内存表可以放在普通主机内存里

2. 状态融合层：把静态内存和动态隐藏状态融合
   ├── 早期层处理静态模式重建
   ├── 深层专注于复杂推理
   └── 保持有效深度不变

3. 与MoE互补：两种稀疏性轴协同工作
   ├── MoE：条件计算（动态）
   ├── Engram：条件内存（静态）
   └── U型缩放定律：指导最优容量分配

关键特性：

• ✅ O(1)查找效率：不随规模增长的常数时间复杂度
• ✅ 97%长上下文准确率：在长文本任务上表现优异
• ✅ DRAM卸载：不需要昂贵的HBM内存
• ✅ 确定性寻址：可预测的性能表现
• ✅ 完全开源：论文和代码都已发布！

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🔬 实验结果：严格约束下的一致提升！

研究团队在严格的等参数量和等FLOPs约束下做了实验，结果非常有说服力：

Engram-27B vs MoE基线：

任务类型	性能提升
知识任务	✅ 一致改进
推理任务	✅ 一致改进
代码任务	✅ 一致改进
数学任务	✅ 一致改进

机制分析发现：

1. 早期层减负：Engram让早期层从静态模式重建中解放出来
2. 有效深度保留：更多深层资源可以用于复杂推理
3. 系统效率提升：最小化推理开销的同时实现大规模内存表

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🚀 为什么这很重要？

Engram 代表了LLM架构的一个全新方向：

1. 降低硬件门槛：不需要最顶级的GPU也能运行大模型
2. 突破内存限制：可以存储更多知识而不增加HBM需求
3. 成本效益：普通DRAM比HBM便宜太多了
4. 中国AI的破局：对受出口限制的中国公司尤其重要
5. 架构创新：为下一代LLM设计提供了新思路

这可能是DeepSeek V4的核心技术！

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🔮 未来展望

这个架构方向有太多令人兴奋的可能性：

1. 内存-计算分离：未来模型可能会有独立的内存和计算模块
2. 多轴稀疏性：MoE + Engram + 更多稀疏性轴
3. 专业化硬件：为Engram设计的专用硬件加速器
4. 知识持续更新：可以动态更新内存而不需要重新训练整个模型

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💭 我的思考

Engram 让我想起了计算机架构的演进历史——CPU和内存的分离。

早期的计算机把计算和存储混在一起，但后来我们发现把它们分开、让各自专业化是更优的架构。Engram好像在LLM领域重演了这个故事！

而且，这个思路特别适合中国的AI发展——在无法获得最顶级GPU的情况下，通过架构创新来突破限制，这才是真正的”弯道超车”！

DeepSeek最近的一系列操作（R1、Engram）真的让人眼前一亮，他们好像找到了一条不同于OpenAI的技术路线。

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📎 论文信息

标题：Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models
作者：Liang Wenfeng等（DeepSeek团队 + 北京大学）
机构：DeepSeek; Peking University
GitHub：https://github.com/deepseek-ai/Engram
论文PDF：https://github.com/deepseek-ai/Engram/blob/main/Engram_paper.pdf
发布日期：2026年1月12日
Stars：3.8k+

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你觉得Engram怎么样？你认为这种内存-计算分离的架构会成为下一代LLM的主流吗？DeepSeek的V4模型值得期待吗？在评论区分享你的想法吧！

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