扩散式 LLM 分布式推理受限
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扩散式 LLM 分布式推理受限
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AI 综述
技术分析认为，扩散式 LLM 不适合通过多设备分布式推理提升效率。其双向注意力去噪器每一步都必须在完整的 noisy canvas 上计算，无法像自回归模型那样利用 KV-cache 将计算切分到多台设备。 由于 noisy canvas 是需要共享的全局状态，跨设备同步带来的开销超过拆分计算的收益，因此其分布式推理表现不及自回归架构。
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最新进展10月27日 23:34
扩散式 LLM 为何不适合分布式推理：一篇技术分析报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- AGI Hunt扩散式 LLM 为何不适合分布式推理：一篇技术分析
技术分析认为，扩散式 LLM 的双向注意力去噪器每一步都需在完整 canvas 上计算，无法像自回归模型那样利用 KV-cache 切分至多台设备。由于 noisy canvas 属于全局状态，扩散式 LLM 的跨设备同步开销超过收益，分布式推理表现因此不及自回归架构。
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