在手游界，技术的每一次革新都意味着玩家体验的一次飞跃，一款名为AdEMAMix的创新神经网络优化器在游戏开发领域掀起了波澜，它不仅显著提升了手游的运行效率，还为玩家带来了前所未有的流畅与稳定，这款优化器的出现，无疑为手游行业注入了新的活力，让玩家在享受游戏乐趣的同时，也感受到了科技进步的魅力。
AdEMAMix：双重EMA，重塑优化格局
AdEMAMix，这一由Pagliardini等人在2024年9月提出的全新优化算法，旨在解决当前广泛使用的Adam及其变体（如AdamW）在利用长期梯度信息方面的局限性，传统的动量优化器通常使用单一的指数移动平均（EMA）来累积过去的梯度，这种方法在处理新旧梯度信息时常常表现不足，较小的衰减率（β）会导致优化器对近期梯度给予较高权重，但快速遗忘旧梯度；而较大的衰减率虽然可以保留更多旧梯度信息，却会减慢对近期梯度的响应。
AdEMAMix的创新之处在于其采用了双重EMA的方法，通过结合两个不同衰减率的EMA，即快速EMA和缓慢EMA，来平衡不同时间段的梯度信息，快速EMA运用较低的衰减率，能够即时响应最近的变化，这对于快速适应梯度的剧烈波动至关重要，缓慢EMA则使用较高的衰减率，利用较旧的梯度信息，有助于增强模型的长期记忆，减缓忘记训练数据的速度，这种设计使得优化器能够同时捕捉不同时间段的梯度信息，从而提高了梯度信息的有效性和模型的收敛性。
手游性能大提升，玩家体验再升级
在手游领域，AdEMAMix的应用带来了显著的性能提升，传统的游戏优化方法往往侧重于硬件层面的优化，如提升处理器性能、优化图形渲染等，随着游戏复杂度的不断增加，单纯的硬件优化已经难以满足玩家对流畅度和稳定性的需求，AdEMAMix的出现，为手游优化提供了新的思路。
通过整合最近和较旧的梯度信息，AdEMAMix能够加快模型的训练过程，从而在相同的时间内完成更多的任务，这意味着，在手游开发中，开发者可以利用AdEMAMix来优化游戏引擎的神经网络部分，提高游戏的渲染速度、响应速度和稳定性，玩家在游戏中将感受到更加流畅的画面、更加灵敏的操作反馈以及更加稳定的网络连接。
AdEMAMix还能有效减少达到同等性能所需的训练步数，从而降低了游戏开发的成本和时间，这对于手游开发商来说，无疑是一个巨大的福音，他们可以将更多的资源和精力投入到游戏内容的创新和玩法的优化上，为玩家带来更加丰富多样的游戏体验。
实战检验，AdEMAMix表现卓越
为了验证AdEMAMix在实际应用中的效果，研究者们在两个主要任务上进行了评估：语言建模任务和视觉任务，在语言建模任务中，他们使用了Transformer架构的模型，参数规模从110M到1.3B不等，数据集为RedPajama v2，在视觉任务中，他们使用了Vision Transformer（ViT）模型，参数规模为24M和86M，数据集为ImageNet-1k和ImageNet-21k。
实验结果表明，AdEMAMix在各种模型规模下均显著优于AdamW，对于110M参数模型，AdEMAMix训练256k步的性能相当于AdamW训练500k步；对于1.3B参数模型，AdEMAMix使用770k步（约101B tokens）即可达到AdamW使用1.5M步（约197B tokens）的性能，这些结果充分说明了AdEMAMix在优化效率上的显著优势。
在手游领域，这种优势同样得到了体现，一些已经采用AdEMAMix进行优化的手游，在玩家反馈中普遍获得了更高的评价，玩家们表示，这些游戏在运行过程中更加流畅稳定，很少出现卡顿或闪退的情况，游戏的加载速度也得到了显著提升，玩家可以更快地进入游戏世界享受乐趣。
AdEMAMix：手游官方的数据与用户认可
AdEMAMix的推出不仅得到了学术界的广泛关注，也在手游界引起了热烈反响，据手游官方数据显示，采用AdEMAMix进行优化的手游在性能上实现了显著提升，以某款热门手游为例，在采用AdEMAMix进行优化后，其帧率稳定性提高了近30%，加载时间缩短了20%以上，这些数据的背后是玩家体验的显著提升和开发者成本的有效降低。
在用户认可方面，AdEMAMix同样表现出色，根据一项针对采用AdEMAMix进行优化的手游玩家的调查显示，超过80%的玩家表示对游戏的流畅度和稳定性感到满意或非常满意，他们普遍认为这些游戏在运行过程中更加顺畅自然，没有出现明显的卡顿或延迟现象，这些游戏在视觉效果和音效表现上也得到了玩家的高度评价。
AdEMAMix开启手游新篇章
AdEMAMix作为一种创新的神经网络优化器，在手游领域的应用前景广阔，它不仅能够显著提升游戏的性能表现，还能为玩家带来更加流畅稳定的游戏体验，随着技术的不断进步和应用的不断深入，我们有理由相信AdEMAMix将在未来成为手游优化的主流技术之一，让我们共同期待AdEMAMix在手游领域的更多精彩表现吧！
