\u5e7b\u89c9\u6291\u5236\u7684\u673a\u7406\u503c\u5f97\u5355\u72ec\u5c55\u5f00\u3002\u89c6\u89c9\u5e7b\u89c9\u7684\u6839\u6e90\u4e4b\u4e00，\u662f\u6a21\u578b\u628a\u6ce8\u610f\u529b\u8d44\u6e90\u6d6a\u8d39\u5728\u4e86\u9ad8\u663e\u8457\u6027\u4f46\u4e0e\u95ee\u9898\u65e0\u5173\u7684\u533a\u57df，\u6bd4\u5982\u56fe\u91cc\u7684\u88c5\u9970\u3001\u6c34\u5370\u3001\u5927\u6807\u9898\u3002Top-K \u6309\u663e\u8457\u6027\u7b5b\u9009，\u6070\u597d\u628a\u8fd9\u7c7b\u533a\u57df\u4fdd\u7559\u4e0b\u6765，\u5e72\u6270\u4fe1\u53f7\u539f\u6837\u8fdb\u5165\u89e3\u7801\u3002GMC \u6309\u95ee\u9898\u8bed\u4e49\u8fc7\u6ee4，\u6a21\u578b\u6ce8\u610f\u529b\u88ab\u5f15\u5bfc\u5230\u771f\u6b63\u76f8\u5173\u7684\u8bc1\u636e\u4e0a，\u5e72\u6270\u81ea\u7136\u51cf\u5c11\u3002<\/p>\n
\u53e6\u4e00\u5c42\u539f\u56e0\u5728\u4fe1\u606f\u5b8c\u6574\u6027\u3002\u5e7b\u89c9\u5f80\u5f80\u53d1\u751f\u5728\u8bc1\u636e\u7f3a\u5931\u65f6，\u6a21\u578b\u8bb0\u4e0d\u6e05\u753b\u9762\u7ec6\u8282，\u5c31\u53ea\u80fd\u9760\u5148\u9a8c\u77e5\u8bc6\u8111\u8865\u3002Top-K \u5220\u9664\u4f4e\u5206 Token，\u7b49\u4e8e\u628a\u7ec6\u8282\u8bc1\u636e\u76f4\u63a5\u6254\u6389；GMC \u628a\u8fd9\u4e9b Token \u7684\u4fe1\u606f\u5408\u5e76\u8fdb\u4ee3\u8868，\u7ec6\u8282\u6ca1\u6709\u6d88\u5931，\u53ea\u662f\u6362\u4e86\u66f4\u7d27\u51d1\u7684\u5b58\u653e\u65b9\u5f0f\u3002\u8bc1\u636e\u94fe\u5b8c\u6574\u4e86，\u6a21\u578b\u63cf\u8ff0\u4e8b\u5b9e\u7684\u628a\u63e1\u5c31\u5927\u4e86，\u7f16\u9020\u7684\u7a7a\u95f4\u81ea\u7136\u88ab\u538b\u7f29\u3002\u8fd9\u662f\u673a\u5236\u5c42\u9762\u7684\u5dee\u5f02，\u4e0d\u662f\u8c03\u53c2\u5e26\u6765\u7684\u8fd0\u6c14\u3002<\/p>\n
\u4ece\u90e8\u7f72\u89c6\u89d2\u7b97\u4e00\u7b14\u6210\u672c\u8d26，\u4f1a\u66f4\u76f4\u89c2\u3002\u5047\u8bbe\u4e00\u4e2a\u957f\u6587\u6863\u573a\u666f，\u539f\u59cb\u8f93\u5165 15876 \u4e2a\u89c6\u89c9 Token，\u6309\u6bcf Token \u4e00\u5bf9\u952e\u503c\u7f13\u5b58\u8ba1\u7b97，KV Cache \u7684\u63d0\u793a\u90e8\u5206\u51e0\u4e4e\u548c Token \u6570\u6210\u6b63\u6bd4\u300273.94% \u7684\u7f29\u51cf\u610f\u5473\u7740\u540c\u6837\u7684\u663e\u5b58\u53ef\u4ee5\u5bb9\u7eb3\u63a5\u8fd1\u56db\u500d\u7684\u5e76\u53d1\u8bf7\u6c42，\u6216\u8005\u628a\u539f\u672c\u653e\u4e0d\u4e0b\u7684\u957f\u6587\u6863\u653e\u8fdb\u6765\u3002\u63a8\u7406\u52a0\u901f 1.258 \u500d，\u5219\u76f4\u63a5\u4f53\u73b0\u5728\u54cd\u5e94\u65f6\u5ef6\u548c\u541e\u5410\u4e0a，\u5bf9\u5728\u7ebf\u670d\u52a1\u662f\u5b9e\u6253\u5b9e\u7684 SLA \u6539\u5584\u3002<\/p>\n
\u628a GMC \u653e\u8fdb\u66f4\u5927\u7684\u6280\u672f\u5750\u6807\u91cc\u770b，\u5b83\u548c KV Cache \u590d\u7528\u3001\u91cf\u5316\u3001\u6295\u673a\u89e3\u7801\u8fd9\u4e9b\u624b\u6bb5\u5e76\u4e0d\u51b2\u7a81，\u53cd\u800c\u662f\u6b63\u4ea4\u7684\u3002GMC \u5728\u6e90\u5934\u538b\u7f29\u89c6\u89c9 Token \u6570\u91cf，KV Cache \u590d\u7528\u89e3\u51b3\u8de8\u8bf7\u6c42\u7684\u7f13\u5b58\u547d\u4e2d，\u91cf\u5316\u538b\u4f4e\u5355 Token \u7684\u5b58\u50a8\u4f4d\u5bbd，\u4e09\u8005\u53ef\u4ee5\u53e0\u52a0\u4f7f\u7528\u3002\u591a\u6a21\u6001\u63a8\u7406\u7684\u4f18\u5316\u7a7a\u95f4，\u6b63\u5728\u4ece\u5355\u70b9\u6280\u5de7\u8d70\u5411\u7ec4\u5408\u62f3\u3002\u8fd9\u4e5f\u662f\u8fd9\u7c7b\u514d\u8bad\u7ec3\u538b\u7f29\u65b9\u6cd5\u6700\u5927\u7684\u5de5\u7a0b\u4ef7\u503c：\u968f\u65f6\u53ef\u63d2，\u968f\u65f6\u53ef\u62c6\u3002<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.wsisp.com\/helps\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/20260812150852-6a7c8c8420cf9.jpg\")
<\/p>\n
\u503c\u5f97\u5bf9\u6bd4\u7684\u662f，\u6838\u5fc3\u96c6\u601d\u60f3\u5728\u4f20\u7edf\u673a\u5668\u5b66\u4e60\u91cc\u5e76\u4e0d\u65b0\u9c9c，\u4ece k-means \u521d\u59cb\u5316\u5230\u4e3b\u52a8\u5b66\u4e60，\u90fd\u5728\u7528\u7c7b\u4f3c\u7684\u9009\u62e9\u903b\u8f91\u3002GMC \u7684\u65b0\u610f\u5728\u4e8e，\u628a\u6838\u5fc3\u96c6\u6982\u5ff5\u642c\u8fdb\u4e86\u5927\u6a21\u578b\u7684 Token \u5e8f\u5217，\u5e76\u4e14\u7528\u6a21\u578b\u81ea\u8eab\u7684\u6ce8\u610f\u529b\u4f5c\u4e3a\u8bed\u4e49\u6307\u5bfc\u3002\u8fd9\u76f8\u5f53\u4e8e\u7ed9\u53e4\u8001\u7684\u7b97\u6cd5\u601d\u60f3\u88c5\u4e0a\u4e86\u5927\u6a21\u578b\u7684\u4f20\u611f\u5668\u3002\u538b\u7f29\u5bf9\u8c61\u53d8\u4e86，\u9009\u62e9\u51c6\u5219\u53d8\u4e86，\u4f46\u4fe1\u606f\u5b88\u6052\u7684\u5185\u6838\u6ca1\u6709\u53d8\u3002<\/p>\n
\u5b9e\u9a8c\u7684\u8986\u76d6\u9762\u4e5f\u503c\u5f97\u4e00\u63d0\u3002\u56e2\u961f\u5728 TextVQA\u3001ChartQA\u3001MME\u3001MMBench\u3001GQA \u7b49\u591a\u9879\u4e3b\u6d41\u89c6\u89c9\u7406\u89e3\u57fa\u51c6\u4e0a\u5b8c\u6210\u4e86\u5168\u91cf\u9a8c\u8bc1，\u65e2\u6709\u770b\u56fe\u95ee\u7b54，\u4e5f\u6709\u56fe\u8868\u89e3\u6790\u548c\u7efc\u5408\u80fd\u529b\u8bc4\u6d4b\u3002GQA \u4fa7\u91cd\u573a\u666f\u7406\u89e3，ChartQA \u8003\u9a8c\u6570\u5b57\u548c\u5750\u6807\u8bfb\u53d6，MME \u8986\u76d6\u611f\u77e5\u4e0e\u8ba4\u77e5\u4e24\u5927\u7ef4\u5ea6，\u4efb\u52a1\u6027\u8d28\u5dee\u5f02\u5f88\u5927\u3002GMC \u80fd\u5728\u8fd9\u4e9b\u4e0d\u540c\u6027\u8d28\u7684\u57fa\u51c6\u4e0a\u4fdd\u6301\u4e00\u81f4\u6c34\u5e73，\u8bf4\u660e\u65b9\u6cd5\u6ca1\u6709\u504f\u79d1，\u6cdb\u5316\u6027\u7ecf\u5f97\u8d77\u4ea4\u53c9\u68c0\u9a8c\u3002<\/p>\n
\u518d\u5f80\u6df1\u4e00\u5c42\u770b，GMC \u7684\u4e24\u9636\u6bb5\u8bbe\u8ba1\u5176\u5b9e\u56de\u7b54\u4e86\u591a\u6a21\u6001\u538b\u7f29\u7684\u4e24\u4e2a\u7ecf\u5178\u95ee\u9898：\u9009\u54ea\u91cc，\u4ee5\u53ca\u600e\u4e48\u627f\u8f7d\u3002\u7b5b\u9009\u9636\u6bb5\u89e3\u51b3\u5206\u5e03\u95ee\u9898，\u4fdd\u8bc1\u9884\u7b97\u82b1\u5728\u4e92\u8865\u8bc1\u636e\u4e0a；\u4f20\u8f93\u9636\u6bb5\u89e3\u51b3\u5bb9\u91cf\u95ee\u9898，\u4fdd\u8bc1\u88ab\u5220 Token \u7684\u4fe1\u606f\u4e0d\u6d41\u5931\u3002\u4e24\u4e2a\u9636\u6bb5\u7684\u5206\u5de5，\u6b63\u597d\u5bf9\u5e94\u6838\u5fc3\u96c6\u7406\u8bba\u7684\u7ecf\u5178\u547d\u9898：\u627e\u5230\u80fd\u4ee3\u8868\u5168\u4f53\u7684\u6700\u5c0f\u5b50\u96c6\u3002\u8fd9\u4e5f\u662f\u6838\u5fc3\u96c6\u526a\u679d\u8fd9\u4e2a\u540d\u79f0\u7684\u7531\u6765\u3002<\/p>\n
\u5982\u679c\u8fdb\u4e00\u6b65\u8054\u60f3，\u8fd9\u5957\u601d\u8def\u548c\u4eba\u7c7b\u9605\u8bfb\u65f6\u7684\u626b\u89c6\u884c\u4e3a\u6709\u5f02\u66f2\u540c\u5de5\u4e4b\u5904\u3002\u4eba\u770b\u4e00\u5f20\u590d\u6742\u56fe\u8868，\u4e0d\u4f1a\u9010\u50cf\u7d20\u8bfb，\u800c\u662f\u5148\u626b\u5e03\u5c40，\u518d\u76ef\u5173\u952e\u6570\u5b57，\u89c6\u7ebf\u5728\u5206\u6563\u7684\u8bc1\u636e\u70b9\u4e4b\u95f4\u8df3\u8dc3，\u5927\u8111\u81ea\u52a8\u8865\u9f50\u5c40\u90e8\u7ec6\u8282\u3002GMC \u7684\u7b5b\u9009\u52a0\u4f20\u8f93，\u51e0\u4e4e\u5c31\u662f\u628a\u8fd9\u4e2a\u8fc7\u7a0b\u7b97\u6cd5\u5316：\u5148\u5b9a\u4f4d\u5173\u952e\u533a\u57df，\u518d\u628a\u7ec6\u8282\u5408\u5e76\u8fdb\u8bb0\u5fc6\u3002\u6a21\u578b\u7684\u8ba4\u77e5\u673a\u5236\u548c\u4eba\u7684\u89c6\u89c9\u7b56\u7565，\u5728\u8fd9\u91cc\u5947\u5999\u5730\u91cd\u5408\u4e86\u3002<\/p>\n
\u4e3a\u4e86\u628a\u65b9\u6cd5\u8bb2\u6e05\u695a，\u4e0b\u9762\u7ed9\u51fa\u4e00\u6bb5\u53ef\u76f4\u63a5\u8fd0\u884c\u7684\u6838\u5fc3\u5b9e\u73b0\u3002\u5b83\u7528 NumPy \u590d\u73b0 GMC \u7684\u4e24\u9636\u6bb5\u4e3b\u5e72：\u5148\u7528\u6ce8\u610f\u529b\u3001\u7279\u5f81\u76f8\u4f3c\u5ea6\u548c\u7a7a\u95f4\u5750\u6807\u6784\u9020\u4e09\u8def\u8bc1\u636e，\u518d\u6309\u65b0\u589e\u8d21\u732e\u8d2a\u5fc3\u9009\u51fa\u4ee3\u8868 Token，\u6700\u540e\u628a\u843d\u9009 Token \u7684\u9690\u85cf\u72b6\u6001\u6309\u76f8\u4f3c\u5ea6\u548c\u90bb\u8fd1\u5ea6\u52a0\u6743\u5408\u5e76\u8fdb\u4ee3\u8868\u3002\u8fd0\u884c\u73af\u5883\u53ea\u9700\u8981 Python \u4e0e NumPy，\u8f93\u5165\u8f93\u51fa\u90fd\u662f\u6807\u51c6\u6570\u7ec4，\u65b9\u4fbf\u5bf9\u7167\u8bba\u6587\u601d\u8def\u505a\u5b9e\u9a8c\u3002\u4ee3\u7801\u672c\u8eab\u4e0d\u957f，\u4f46\u6bcf\u4e00\u884c\u90fd\u80fd\u5728\u8bba\u6587\u91cc\u627e\u5230\u5bf9\u5e94\u8bbe\u8ba1\u3002<\/p>\n
# GMC \u6838\u5fc3\u96c6\u526a\u679d\u4e24\u9636\u6bb5\u4e3b\u5e72（NumPy \u53ef\u8fd0\u884c\u5b9e\u73b0）
\n# attn: \u6bcf\u4e2a\u89c6\u89c9 Token \u7684\u6ce8\u610f\u529b\u5f97\u5206 (N,)
\n# feats: \u89c6\u89c9 Token \u7684\u7279\u5f81 (N, D)
\n# coords: \u89c6\u89c9 Token \u7684\u7a7a\u95f4\u5750\u6807 (N, 2)
\n# budget: \u538b\u7f29\u540e\u4fdd\u7559\u7684 Token \u6570\u91cf
\nimport numpy as np<\/p>\n
def gmc_prune(attn, feats, coords, budget):
\n n = feats.shape[0]
\n selected = []
\n remain = list(range(n))
\n c = coords \/ (coords.max(axis=0) + 1e-9)
\n for _ in range(budget):
\n best, best_score = None, -1.0
\n for i in remain:
\n if not selected:
\n score = attn[i]
\n else:
\n sim = feats[selected] @ feats[i]
\n dist = np.linalg.norm(c[selected] – c[i], axis=1)
\n score = attn[i] * (1.0 – sim.max()) * (1.0 + dist.min())
\n if score > best_score:
\n best, best_score = i, score
\n selected.append(best)
\n remain.remove(best)
\n return np.array(selected)<\/p>\n
def population_transport(feats, coords, selected):
\n sel = set(selected.tolist())
\n out = feats[selected].copy()
\n c = coords \/ (coords.max(axis=0) + 1e-9)
\n for i in range(feats.shape[0]):
\n if i in sel:
\n continue
\n sim = feats[selected] @ feats[i]
\n dist = np.linalg.norm(c[selected] – c[i], axis=1)
\n weight = sim \/ (1.0 + dist)
\n j = int(np.argmax(weight))
\n out[j] += weight[j] * feats[i]
\n return out<\/p>\n
if __name__ == "__main__":
\n rng = np.random.default_rng(0)
\n feats = rng.normal(size=(100, 32))
\n coords = rng.uniform(0, 100, size=(100, 2))
\n attn = rng.uniform(0, 1, size=100)
\n sel = gmc_prune(attn, feats, coords, budget=20)
\n compressed = population_transport(feats, coords, sel)
\n print("\u4fdd\u7559 Token \u6570:", len(sel), "\u538b\u7f29\u540e\u5f62\u72b6:", compressed.shape)<\/p>\n
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