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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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