蚂蚁开源dInfer框架：扩散模型推理速度飞跃10倍，挑战自回归模型霸主地位

一场NLP推理的革命：扩散模型迎来高效时代

在自然语言处理（NLP）领域，自回归模型长期以来占据主导地位。这类模型逐字生成文本，就像一个谨慎的学生一笔一划地写作，虽然逻辑严谨，但效率受限。而如今，一种新的模型架构——扩散模型，正在挑战这一传统范式。

近日，蚂蚁集团开源了一款名为 dInfer 的全新推理框架，专为扩散大语言模型设计。这款框架的发布，标志着扩散模型在实际应用中迈出了关键一步——推理速度提升至传统方式的10倍，甚至在某些场景下，已经超越了主流的自回归模型。

扩散模型的核心思想不同于传统的逐词生成，它通过“去噪”机制来生成文本。可以想象成一张被噪声覆盖的图片，模型通过逐步去除噪声，还原出清晰的内容。这种机制天然支持并行计算，意味着可以一次预测多个词语，大幅提高生成效率。

然而，尽管理论上有优势，实际推理速度一直是扩散模型的短板。如何在保持生成质量的前提下，真正实现高效推理？这正是dInfer要解决的核心问题。

为了提升推理效率，dInfer将整个流程拆解为四个关键模块：

在这些模块中，蚂蚁团队引入了多项创新技术：

这两种策略的结合，显著提高了生成文本的一致性和质量。

传统的KV缓存机制在每次生成时都会重新计算整个上下文，导致计算开销巨大。dInfer提出的邻近KV缓存刷新策略，只针对最近的上下文进行更新，大幅降低了资源消耗，提升了推理效率。

在与当前主流框架 Fast-dLLM 和 vLLM 的对比测试中，dInfer展现了惊人的性能优势：

这些结果不仅验证了dInfer的技术实力，也预示着扩散模型在实际应用中的广泛前景。

dInfer的发布，不仅为扩散模型注入了新的活力，也为整个自然语言处理领域带来了更多可能性。随着推理效率的大幅提升，扩散模型有望在未来广泛应用于文本生成、对话系统、内容创作等多个方向。

如果你对这一技术感兴趣，不妨前往项目GitHub页面了解更多细节：

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