英伟达联手发布Fast-dLLM框架，AI扩散模型推理速度震撼提升27.6倍！

英伟达Fast-dLLM框架引爆AI推理革命：速度暴增27.6倍！

　　 6月3日消息，科技媒体marktechpost于昨日（6月2日）发文指出，英伟达携手麻省理工学院（MIT）及香港大学共同推出了Fast-dLLM框架，这一成果显著提升了扩散模型（Diffusion-based LLMs）的推理效率。

　　 扩散模型近年来逐渐崭露头角，成为与传统自回归模型分庭抗礼的重要力量。它通过引入双向注意力机制，实现了对多个词元的同时生成，这一特性不仅提升了模型的表达能力，还可能显著优化解码效率。在我看来，这种技术突破为自然语言处理领域带来了全新的可能性，尤其是在需要快速响应的应用场景中，扩散模型的优势尤为突出。 扩散模型的核心在于其能够打破传统自回归模型逐字生成的局限性，这不仅提高了生成文本的质量，也缩短了等待时间。尽管目前该技术仍处于快速发展阶段，但其潜力已不容小觑。未来，随着算法的进一步完善和硬件性能的提升，扩散模型有望在更多领域实现广泛应用，例如实时翻译、智能客服等。 不过，任何新技术的发展都伴随着挑战。如何平衡生成速度与文本质量，以及如何解决潜在的数据偏差问题，都是亟待解决的关键点。总体而言，扩散模型的出现无疑为行业注入了新的活力，也为研究者提供了更多探索的方向。我们有理由期待，在不远的将来，这项技术将带来更加令人惊喜的变化。

　　 不过在实际应用中，扩散模型的推理速度往往无法媲美自回归模型，每次生成步骤都需要重复计算全部注意力状态，导致计算成本高昂。此外，多词元同步解码时，词元间的依赖关系易被破坏，生成质量下降，让其难以满足实际需求。

　　 援引博文介绍，英伟达组建的联合团队为解决上述瓶颈，研发了 Fast-dLLM 框架。该框架引入两大创新：块状近似 KV 缓存机制和置信度感知并行解码策略。

　　 KV缓存技术通过将序列分割为多个块，并预先计算并存储其他块的激活值（KVActivations），在后续解码过程中实现高效复用，从而大幅削减了不必要的计算量。而其升级版DualCache则更进一步，不仅缓存了前后缀词元（PrefixandSuffixTokens），还充分利用了相邻推理步骤之间的高度相似性，这种设计无疑让整体性能得到了显著优化。 在我看来，这项技术的进步无疑为大规模模型的实时应用开辟了新的道路。尤其是在处理海量数据或需要快速响应的场景下，KV缓存与DualCache的结合能够有效降低延迟，提高效率。这不仅是对计算资源的一次高效利用，更是人工智能领域迈向更高层次智能化的重要一步。未来，随着更多类似技术的涌现，我们有理由相信，AI将在更多领域展现出前所未有的潜力。

　　 而置信度解码则根据设定的阈值（Confidence Threshold），选择性解码高置信度的词元，避免同步采样带来的依赖冲突，确保生成质量。

　　 Fast-DLLM在多项任务中的表现令人瞩目。在GSM8K数据集上，采用8-shot配置时，它不仅以27.6倍的速度超越传统方法，还达到了76.0%的准确率，显示出强大的计算效率与精度平衡能力。而在MATH基准测试中，尽管准确率约为39.3%，但依然凭借6.5倍的加速优势脱颖而出。此外，在代码生成领域，无论是HumanEval还是MBPP测试，Fast-DLLM均表现出色，分别实现3.2倍和7.8倍加速，且准确率稳定在54.3%左右，接近基线水平。 这一系列成果表明，Fast-DLLM不仅在处理复杂逻辑推理任务时游刃有余，同时在代码生成等实际应用中也展现出极高的实用价值。尤其值得注意的是，其在多个场景下的显著提速能力，无疑将极大提升相关领域的研发效率。这不仅是技术进步的体现，也为未来更多创新应用场景奠定了坚实基础。从长远来看，Fast-DLLM的出现或将重新定义高效模型的标准，并推动整个AI行业向更高层次迈进。

　　 整体来看，Fast-dLLM在提升运行速度的同时，准确率仅降低1-2个百分点，展现了其在速度与精度之间出色的平衡能力。该研究针对推理效率和解码质量两大难题展开了深入探索，使扩散模型在实际的语言生成任务中能够与自回归模型一较高下，为未来的广泛应用铺平了道路。

　　 附上参考地址

　　 Fast-dLLM: Training-free Acceleration of Diffusion LLM by Enabling KV Cache and Parallel Decoding 论文

　　 Fast-dLLM: Training-free Acceleration of Diffusion LLM by Enabling KV Cache and Parallel Decoding 项目界面