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视频 1：单样例推理速率比照：SGLang 安排的 Qwen3-8B (NVIDIA) vs. LoPA-Dist 安排 (NVIDIA & Ascend)（注：NVIDIA 平台相同 ，设置对齐）

在大语言模子（LLMs）领域 ，扩散大语言模子（dLLMs）因其并行展望特征 ，理论上具备逾越古板自回归（AR）模子的推理速率潜力。然而在实践中 ，受限于现有的解码战略 ，dLLMs 的单步天生往往局限于 1-3 个 Token ，难以真正释放其并行潜力。

近期 ，上海交通大学 DENG Lab 联合华为的一项新研究突破了这一瓶颈。该事情提出了一种名为LoPA （Lookahead Parallel Decoding） 的无需训练的解码算法 ，通过自动探索最优填词顺序 ，显著提升了 dLLMs 的推理并行度和吞吐量。

本文作者团队来自上海交通大学 DENG Lab 与华为。该研究由徐晨开、金义杰同砚等人配合完成 ，指导西席为邓志杰先生。DENG Lab 隶属上海交通大学 ，致力于高效、跨模态天生模子的研究。

论文地点：https://arxiv.org/abs/2512.16229代码地点：https://github.com/zhijie-group/LoPA博客地点：https://zhijie-group.github.io/blogs/lopa

实验显示 ，LoPA 将 D2F-Dream 在 GSM8K 基准上的单步天生 Token 数（TPF）从 3.1 提升至 10.1 ，并行度提升超 3 倍。配合团队自研的 LoPA-Dist 漫衍式推理系统 ，在华为 Ascend 910C 平台上实现了 1073.9 tokens/s 的单样本吞吐量 ，不但大幅逾越基线模子 ，更将 dLLMs 的推理效率推向了新高度。

图 1：LoPA 的吞吐量效果展示。LoPA 将 D2F-Dream 的单样本吞吐量在 MBPP 和 GSM8K 上划分提升至高达 1073.9 和 856.5 个 token/s ，显著优于基线要领。

简朴来说 ，LoPA 为 dLLMs 付与了以下焦点特征：

1.极高的并行度：首次将 dLLMs 的每步天生数目（TPF）提升至 10 Token 量级 ，突破了古板要领的效率瓶颈。

2.无需训练：作为一种即插即用的解码算法 ，无需对模子举行重训或微调。

3.前瞻并行解码：通过引入分支并行机制 ，自动探索差别的填词顺序（TFO） ，阻止模子陷入低置信度的局部最优。

4.系统级加速：配套设计的 LoPA-Dist 系统 ，支持 CUDA 和 Ascend 双平台 ，通太过支并行最大化硬件使用率。

图 2：对差别分支数的 D2F-Dream 举行 LoPA 扩展性剖析。效果批注 ，LoPA 能有用扩展 D2F 的 TPF ，使其峰值凌驾 10 ，从而显著镌汰解码总办法数。

问题的泉源：填词顺序限制并行潜力

dLLMs 理论上支持全序列并行天生 ，但在现实应用中 ，现有的主流模子（如 Fast-dLLM, D2F, SDAR）普遍接纳置信度驱动采样（Confidence-Driven Sampling）。这种战略倾向于贪心地优先填充目今置信度最高的位置。

研究团队发明 ，并行度的崎岖与填词顺序（Token Filling Order, TFO）高度相关。贪心战略虽然在目今办法包管了准确性 ，但并不思量后续办法的展望置信度 ，导致模子在后续迭代中并没有充分释放并行度。

图 3：LoPA 算法流程概览。在每次迭代中 ，LoPA 通过自力采样高置信度位置 ，天生一个锚定分支以及多个前瞻分支。然后 ，分支置信度验证机制并行评估所有分支 ，以选择最优路径。

LoPA 的焦点设计：前瞻并行与分支验证

为相识决上述问题 ，LoPA 引入了前瞻并行解码机制。其焦点头脑是：使用少量的特殊盘算开销 ，同时探索多种填词顺序 ，从而找到一条能让未来展望 “更自信” 的路径。

LoPA 的事情流程包括三个要害阶段：

1. 多分支并行探索

LoPA 在保存标准锚点分支（Anchor Branch ，即通例贪心战略）的同时 ，特殊对目今的最高置信度的 k 个位置划分采样获得 k 个前瞻分支（Lookahead Branches）。每个分支代表一种差别的填词顺序实验。

2. 分支置信度验证

团队设计了分支置信度（Branch Confidence）指标 ，用于量化分支中剩余未填位置的平均展望置信度。较高的分支置信度意味着该路径在下一轮迭代中能填充更多的 Token ，具备更高的并行潜力。

3. 并行验证与复用

通过隔离差别分支的注重力设计 ，所有候选分支（锚点 + 前瞻）可以在一次前向转达中并行完成验证。系统最终选择未来潜力最大的分支作为本次迭代效果。验证历程中盘算的 Logits 被直接复用于下一步天生 ，无需特殊前向撒播。

图 4：LoPA 分支并行漫衍式推理系统设计展示。要害区别在于针对差别后端定制的键值缓存治理协议：LoPA-Dist-NV 接纳稳健的两阶段更新机制以确保一致性 ，而 LoPA-Dist-Ascend 则接纳精简的单阶段更新战略以优化效劳效率。

系统级立异：LoPA-Dist 漫衍式推理

为了承载 LoPA 的多分支盘算 ，团队设计了 LoPA-Dist 漫衍式推理系统 ，引入了全新的分支并行（Branch Parallelism, BP）战略 ，可与张量并行（Tensor Parallelism ，TP）等现有并行机制混淆使用。

该系统针对差别硬件平台举行了定制优化：

1.LoPA-Dist-NV（CUDA）：面向低延迟场景。接纳静态 KV Cache 和独创两阶段更新协议（Pre-Write & Commit-Winner-Cache） ，确保分支切换时的缓存一致性。

2.LoPA-Dist-Ascend（Ascend 910C）：面向高吞吐效劳场景。接纳混淆并行战略（TP+BP） ，连系图编译手艺融合算子 ，异程序度 ，以及量化机制 ，大幅降低 Kernel 启动开销。

图 5：LoPA 的并行度扩展曲线。在 GSM8K 和 HumanEval+ 上 ，LoPA 划分将 D2F-Dream 和 D2F-DiffuCoder 的 TPF 划分扩展至高达 10.1 和 8.3 ，并坚持和基线相当的性能。

实验效果：速率与质量的双重提升

并行度：单步突破 10 Token

LoPA 在 SOTA 扩散语言模子 D2F 上举行了实验。实验效果批注 ，随着前瞻分支数目的增添 ，模子的 TPF 泛起显著上升趋势。在 GSM8K 使命上 ，LoPA 将 D2F-Dream 的 TPF 推高至 10.1 ，大幅缩短了总推理步数。

表 1：LoPA 集成 D2F-Dream 的性能。LoPA 集成的 D2F-Dream 在多个基准测试中实现了坚持精度的 TPF 提升。

表 2：LoPA 集成 D2F-Diffucoder 的性能。LoPA 集成的 D2F-DiffuCoder 在代码使命中实现了坚持精度的 TPF 提升。

系统吞吐量

在系统层面 ，LoPA-Dist 展现了优异的扩展能力。在华为 Ascend 910C 平台上 ，系统实现了 1073.86 tokens/s 的峰值吞吐量。

表 3：LoPA 系统性能。效果批注 ，我们的系统能够有用地将算法并行性（高 TPF）转化为显著的现实运行时间加速 ，在专用的 LoPA-Dist-Ascend 引擎上实现了凌驾 1000 token/s 的平均吞吐量。

总结与展望

LoPA 通过算法与系统的协同设计 ，乐成突破了 dLLM 推理的并行度瓶颈 ，证实晰非自回归模子在坚持高性能的同时 ，能够实现远超古板模子的推理速率。团队体现 ，未来将进一步探索 LoPA 在 SDAR 等更多 dLLM 架构上的应用 ，推动高效天生模子的落地。

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