NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2:端到端吞吐量提升2.5倍
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2:端到端吞吐量提升2.5倍自回归(AR)大语言模型逐 token 顺序解码的范式限制了推理效率;扩散 LLM(dLLM)以并行生成见长,但过去难以稳定跑赢自回归(AR)模型,尤其是在 KV Cache 复用、和 可变长度 支持上仍存挑战。
来自主题: AI技术研报
6975 点击    2025-10-27 16:46
自回归(AR)大语言模型逐 token 顺序解码的范式限制了推理效率;扩散 LLM(dLLM)以并行生成见长,但过去难以稳定跑赢自回归(AR)模型,尤其是在 KV Cache 复用、和 可变长度 支持上仍存挑战。
近日,NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM,以无需训练的即插即用加速方案,实现了推理速度的突破!通过创新的技术组合,在不依赖重新训练模型的前提下,该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据,解析其核心优势。