How Much Computation Does Every Forecast Need? Structured Block Skipping in Two Time-Series Foundation Models

📄 arXiv: 2610.13208v1 📥 PDF

作者: Max Bourgeat

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-09

💡 一句话要点

提出结构化块跳过方法以优化时间序列预测模型的计算需求

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 时间序列预测 Transformer模型 计算优化 动态推理 模型稀疏化

📋 核心要点

  1. 现有时间序列预测模型在处理不同输入时未能有效利用计算资源，导致效率低下。
  2. 本文提出了一种结构化块跳过的方法，通过在推理时移除不必要的Transformer块来优化计算需求。
  3. 实验结果表明，在适度稀疏情况下，模型的预测质量保持稳定，同时显著降低了推理延迟。

📝 摘要（中文）

时间序列基础模型在处理不同结构和难度的预测窗口时，使用相同的网络深度。本文研究了在推理时是否可以移除整个Transformer块，测试了两个预训练模型Chronos-Bolt和TimesFM 2.5。通过在校准窗口上选择掩码，评估了1,088个保留窗口的性能。结果显示，在适度稀疏情况下，Chronos-Bolt和TimesFM的预测质量变化不大，同时分别减少了11.2%和13.4%的延迟。尽管更激进的TimesFM跳过加速了推理，但对Traffic和Weather数据集的性能造成了显著影响。不同的掩码在不同窗口上表现不一，回顾性oracle显著优于最佳静态掩码，但数据集特定的掩码转移不一致。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决时间序列基础模型在推理时未能根据输入的结构和难度动态调整计算资源的问题。现有方法使用固定的网络深度，导致计算资源的浪费和效率低下。

核心思路：论文提出通过在推理过程中跳过整个Transformer块来优化计算需求，选择性地在校准窗口上应用掩码，以便在不显著影响预测质量的情况下减少计算量。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先，在校准窗口上选择合适的掩码；其次，应用这些掩码于推理过程中的不同输入，评估其对预测质量和延迟的影响。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了结构化块跳过的方法，允许模型根据输入的特征动态调整计算资源，与现有方法的静态计算方式形成鲜明对比。

关键设计：在实验中，Chronos-Bolt和TimesFM模型分别在7/11和16/20个候选块上进行测试，采用了特定的掩码选择策略，确保在不同数据集上保持预测质量的同时，优化了推理延迟。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，在适度稀疏情况下，Chronos-Bolt和TimesFM模型的预测质量变化不大，分别减少了11.2%和13.4%的推理延迟。更激进的跳过策略虽然加速了推理，但对Traffic和Weather数据集的性能造成了显著影响，表明不同掩码在不同窗口上的表现差异。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场预测、气象预报和交通流量预测等时间序列分析任务。通过优化计算需求，模型能够在资源有限的环境中高效运行，提升实时预测的能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Time-series foundation models use the same network depth for every input, although forecasting windows differ in structure and difficulty. We test whether whole Transformer blocks can be removed at inference time in two pretrained models: Chronos-Bolt and TimesFM 2.5. Our bypasses avoid the original block computation and preserve the dense model exactly when all blocks are enabled. Masks are selected only on calibration windows and evaluated on 1,088 held-out windows from ETTh1, Traffic, Weather, and Exchange. At moderate sparsity, Chronos-Bolt with 7/11 candidate blocks and TimesFM with 16/20 blocks show little change in mean relative forecasting quality across datasets while reducing median A100 batch-1 latency by 11.2% and 13.4%. More aggressive TimesFM skipping accelerates inference further but substantially harms Traffic and Weather. Across both models, different equal-budget masks win on different windows, and a retrospective oracle significantly improves over the best static mask on every dataset. However, dataset-specific masks transfer inconsistently, and Chronos representations do not support reliable unseen-domain routing. These results establish cross-architecture structured redundancy and input-dependent opportunity, but not a deployable dynamic inference method.