谷歌之后,英伟达入局扩散大语言模子,Fast-dLLM推理速率飙27.6倍

在大语言模子（LLM）领域
，推理效率是制约着实际应用的要害因素之一
。谷歌 DeepMind 的 Gemini diffusion 曾以1400 tokens / 秒的天生速率震惊学界
，展现了扩散模子在并行天生上的潜力
。然而
，开源扩散 LLM 却因缺乏 KV 缓存机制和并行解码质量衰退
，现实推理速率恒久被自回归模子压制.

克日
，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计划
，实现了推理速率的突破！

论文：Fast-dLLM: Training-free Acceleration of Diffusion LLM by Enabling KV Cache and Parallel Decoding项目地点：https://nvlabs.github.io/Fast-dLLM论文链接：http://arxiv.org/abs/2505.22618GitHub 链接：https://github.com/NVlabs/Fast-dLLM

通过立异的手艺组合
，在不依赖重新训练模子的条件下
，该事情为扩散模子的推理加速带来了突破性希望
。本文将连系详细手艺细节与实验数据
，剖析其焦点优势
。

一、 焦点手艺

分块 KV 缓存与置信度感知并行解码

1. 分块 KV 缓存（Block-Wise KV Cache）：激活重用率超 90% 的双向加速

古板扩散模子因双向注重力机制难以直接复用盘算效果
，导致长序列推理效率低下
。Fast-dLLM 提出分块 KV 缓存机制
，通过以下设计实现高效盘算：

双向缓存战略：接纳 DualCache 同时缓存前缀（Prompt）和后缀（Masked Tokens）的注重力激活值（KV Cache）
，如图 1 (a)(b) 所示
。在分块天生时
，前序块的 KV 激活可直接复用于后续块
，镌汰重复盘算
。高相似度验证：实验批注
，相邻推理办法的 KV 激活余弦相似度靠近 1（图 2）
，证实缓存复用的可行性
。例如
，在 LLaDA 模子中
，通过缓存可实现 90% 以上的激活重用
，单步盘算量显著降低
。

2. 置信度感知并行解码（Confidence-Aware Parallel Decoding）

并行解码虽能提升速率
，但条件自力假设易破损 token 依赖关系
，例如说这个例子 The list of poker hands that consist of two English words are: _ _.
。后续两个单词可以是 “high card,” “two pair,” “full house,” 或者是 “straight flush.”
。值得注重的是
，这两个单词之间保存关联
。

然而
，MDMs 中的多令牌展望历程首先为每个令牌天生一个概率漫衍
，然后从这些漫衍中自力采样
。这种自力采样可能导致不睬想的组合（如天生 “high house” 等无效组合）
。Fast-dLLM 通过动态置信度筛选解决这一问题（所谓置信度
，是指模子给 token 付与的概率大
。

阈值激活战略：仅对置信度凌驾阈值（如≥0.9）的 token 举行并行解码
，低置信度 token 留待后续办法处置惩罚
。如图 3 所示
，该战略可在包管天生质量的条件下
，并行输出多个 token
。理论证实：当 (n+1)?≤1 时（n 为并行解码 token 数
，并且并行解码的 n 个 token 的置信度都大于 1-?）
，贪心解码战略下并行解码与顺序解码效果一致
，从数学层面确保了天生逻辑的连贯性
。

3. 伪代码：分块 KV 缓存与置信度感知并行解码流程

以下是 Fast-dLLM 算法的焦点伪代码
，连系了分块 KV 缓存以及置信度感知并行解码
，无需训练就可以在现有的开源 Diffusion LLM（如 LLaDA、Dream）上即插即用举行推理加速
。

二、 性能突破

速率与精度的平衡优化

1. 长文本天生：27.6 倍端到端加速

在 LLaDA 模子上
，针对 1024 token 的长文本天生使命
，Fast-dLLM 将单步延迟从 0.26 秒降至 0.09 秒
，整体耗时从 266 秒压缩至 12 秒
，实现 27.6 倍端到端加速
。这一提升在代码天生、数学推理等长序列场景中尤为显著
，例如 8-shot 提醒的 GSM8K 使命中
，加速后仍能坚持 76% 的准确率
。

2. 精度坚持：损失 < 2% 的基准测试体现

在主流基准测试中
，Fast-dLLM 的准确率损失控制在 2% 以内：

GSM8K（5-shot）：LLaDA+Fast-dLLM 准确率为 78.5%
，仅比基线低 0.8%
，但吞吐量提升 8.1 倍（图 5）
。HumanEval（代码天生）：准确率达 44.5%
，较基线提升 1.2%
，同时吞吐量提升 3.7 倍
。多模子兼容：在 LLaDA、Dream 等模子上均实现高效加速
，验证了手艺的通用性
。

三、 应用价值

无需训练的即插即用计划

Fast-dLLM 的零训练本钱特征使其成为理想的推理优化工具
，能够快速集成到现有的系统中
。关于那些已经在使用扩散模子的企业和开发者来说
，可以在不改变模子架构和训练流程的基础上
，直接使用 Fast-dLLM 提升推理效率
，缩短长文本天生耗时
，为现实安排提供更可行的计划
。

四、 总结与展望

Fast-dLLM 通太过块 KV 缓存与置信度感知并行解码的立异组合
，实现了扩散模子推理效率的跨越式提升
，同时坚持了天生质量的稳固性
。其手艺设计为非自回归天生模子提供了新的优化范式
，有望推动扩散模子在实时交互、长文本天生等场景中的普遍应用
。未来
，随着模子规模的扩大和蒸馏手艺的深化
，Fast-dLLM 或将进一步缩小与自回归模子的性能差别
，成为 LLM 推理加速的焦点计划之一
。

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