Il Passo 3 è Ampio ma Accessibile: Co-progettazione Modello-Sistema per un Decodificazione Efficace in Termini di Costi

Step-3 is Large yet Affordable: Model-system Co-design for Cost-effective Decoding

July 25, 2025

Autori: StepFun, Bin Wang, Bojun Wang, Changyi Wan, Guanzhe Huang, Hanpeng Hu, Haonan Jia, Hao Nie, Mingliang Li, Nuo Chen, Siyu Chen, Song Yuan, Wuxun Xie, Xiaoniu Song, Xing Chen, Xingping Yang, Xuelin Zhang, Yanbo Yu, Yaoyu Wang, Yibo Zhu, Yimin Jiang, Yu Zhou, Yuanwei Lu, Houyi Li, Jingcheng Hu, Ka Man Lo, Ailin Huang, Binxing Jiao, Bo Li, Boyu Chen, Changxin Miao, Chang Lou, Chen Hu, Chen Xu, Chenfeng Yu, Chengyuan Yao, Daokuan Lv, Dapeng Shi, Deshan Sun, Ding Huang, Dingyuan Hu, Dongqing Pang, Enle Liu, Fajie Zhang, Fanqi Wan, Gulin Yan, Han Zhang, Han Zhou, Hanghao Wu, Hangyu Guo, Hanqi Chen, Hanshan Zhang, Hao Wu, Haocheng Zhang, Haolong Yan, Haoran Lv, Haoran Wei, Hebin Zhou, Heng Wang, Heng Wang, Hongxin Li, Hongyu Zhou, Hongyuan Wang, Huiyong Guo, Jia Wang, Jiahao Gong, Jialing Xie, Jian Zhou, Jianjian Sun, Jiaoren Wu, Jiaran Zhang, Jiayu Liu, Jie Cheng, Jie Luo, Jie Yan, Jie Yang, Jieyi Hou, Jinguang Zhang, Jinlan Cao, Jisheng Yin, Junfeng Liu, Junhao Huang, Junzhe Lin, Kaijun Tan, Kaixiang Li, Kang An, Kangheng Lin, Kenkun Liu, Lei Yang, Liang Zhao, Liangyu Chen, Lieyu Shi, Liguo Tan, Lin Lin, Lin Zhang, Lina Chen, Liwen Huang, Liying Shi, Longlong Gu, Mei Chen, Mengqiang Ren, Ming Li, Mingzhe Chen, Na Wang, Nan Wu, Qi Han, Qian Zhao, Qiang Zhang, Qianni Liu, Qiaohui Chen, Qiling Wu, Qinglin He, Qinyuan Tan, Qiufeng Wang, Qiuping Wu, Qiuyan Liang, Quan Sun, Rui Li, Ruihang Miao, Ruosi Wan, Ruyan Guo, Shangwu Zhong, Shaoliang Pang, Shengjie Fan, Shijie Shang, Shilei Jiang, Shiliang Yang, Shiming Hao, Shuli Gao, Siming Huang, Siqi Liu, Tiancheng Cao, Tianhao Cheng, Tianhao Peng, Wang You, Wei Ji, Wen Sun, Wenjin Deng, Wenqing He, Wenzhen Zheng, Xi Chen, Xiangwen Kong, Xianzhen Luo, Xiaobo Yang, Xiaojia Liu, Xiaoxiao Ren, Xin Han, Xin Li, Xin Wu, Xu Zhao, Yanan Wei, Yang Li, Yangguang Li, Yangshijie Xu, Yanming Xu, Yaqiang Shi, Yeqing Shen, Yi Yang, Yifei Yang, Yifeng Gong, Yihan Chen, Yijing Yang, Yinmin Zhang, Yizhuang Zhou, Yuanhao Ding, Yuantao Fan, Yuanzhen Yang, Yuchu Luo, Yue Peng, Yufan Lu, Yuhang Deng, Yuhe Yin, Yujie Liu, Yukun Chen, Yuling Zhao, Yun Mou, Yunlong Li, Yunzhou Ju, Yusheng Li, Yuxiang Yang, Yuxiang Zhang, Yuyang Chen, Zejia Weng, Zhe Xie, Zheng Ge, Zheng Gong, Zhenyi Lu, Zhewei Huang, Zhichao Chang, Zhiguo Huang, Zhirui Wang, Zidong Yang, Zili Wang, Ziqi Wang, Zixin Zhang, Binxing Jiao, Daxin Jiang, Heung-Yeung Shum, Xiangyu Zhang

cs.AI

Abstract

I grandi modelli linguistici (LLM) affrontano una bassa efficienza hardware durante la decodifica, specialmente per compiti di ragionamento a contesto lungo. Questo articolo introduce Step-3, un modello VLM da 321 miliardi di parametri con una co-progettazione hardware-aware ottimizzata per minimizzare i costi di decodifica. Step-3 innova in due dimensioni chiave: (1) Un nuovo meccanismo di attenzione a fattorizzazione multi-matrice (MFA) che riduce significativamente sia la dimensione della cache KV che il calcolo, mantenendo un'elevata espressività dell'attenzione, e (2) la Disaggregazione Attenzione-FFN (AFD), un sistema di inferenza distribuito che separa i livelli di attenzione e la rete Feed-Forward (FFN) in sottosistemi specializzati. Questa co-progettazione raggiunge un'efficienza di costo senza precedenti: Step-3 riduce significativamente i costi teorici di decodifica rispetto a modelli come DeepSeek-V3 e Qwen3 MoE 235B, con guadagni che aumentano con contesti più lunghi. Step-3 ottiene bassi costi attivando 38 miliardi di parametri per token (più di DeepSeek-V3 e Qwen3 MoE 235B), dimostrando che l'intensità aritmetica dell'attenzione allineata all'hardware, la sparsità MoE e l'AFD sono critici per la convenienza. Eseguiamo un confronto diretto con DeepSeek-V3 nei suoi scenari favorevoli. La nostra implementazione su GPU Hopper raggiunge una velocità di decodifica fino a 4.039 token al secondo per GPU sotto un SLA TPOT di 50ms (contesto 4K, FP8, no MTP). È superiore ai 2.324 di DeepSeek-V3 nella stessa configurazione e stabilisce una nuova frontiera di Pareto per la decodifica LLM.

English

Large language models (LLMs) face low hardware efficiency during decoding, especially for long-context reasoning tasks. This paper introduces Step-3, a 321B-parameter VLM with hardware-aware model-system co-design optimized for minimizing decoding costs. Step-3 innovates in two key dimensions: (1) A novel Multi-Matrix Factorization Attention (MFA) mechanism that significantly reduces both KV cache size and computation while maintaining high attention expressiveness, and (2) Attention-FFN Disaggregation (AFD), a distributed inference system that decouples attention and Feed-Forward Network (FFN) layers into specialized subsystems. This co-design achieves unprecedented cost efficiency: Step-3 significantly reduces theoretical decoding costs compared with models like DeepSeek-V3 and Qwen3 MoE 235B, with the gains widening at longer context. Step-3 achieves low cost while activating 38B parameters per token (more than DeepSeek-V3 and Qwen3 MoE 235B), demonstrating that hardware-aligned attention arithmetic intensity, MoE sparsity, and AFD are critical to cost-effectiveness. We perform a head-to-head comparison with DeepSeek-V3 in its favorable scenarios. Our implementation on Hopper GPUs achieves a decoding throughput of up to 4,039 tokens per second per GPU under 50ms TPOT SLA (4K context, FP8, no MTP). It is higher than DeepSeek-V3's 2,324 in the same setup and sets a new Pareto frontier for LLM decoding.