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大模型推理加速的架构演进:从访存瓶颈到 MTP 与 DFlash

大模型生成速度慢,根本原因不在于"算得慢",而在于"搬得慢"。自回归解码要求模型逐 token 生成,每生成一个 token 都要把数百 GB 的权重从高带宽显存(HBM)搬运到计算单元过一遍,导致 GPU 长期处于访存受限(memory-bound)状态。要提速,核心思路不是让模型"写得更用力",而是让每一次权重搬运能"多产出几个 token"。本文从架构层面梳理这条技术路线的演进:投机采样(Speculative Decoding)奠定了"草稿 + 验证"的总框架,MTP(Multi-Token Prediction)让主模型自带草稿头,DFlash 用块扩散把草稿从"逐字书写"升级为"整...

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