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推理性能提升10倍！蚂蚁集团开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
蚂蚁集团推出高性能扩散语言模型推理框架dInfer，推理速度提升10倍，首次超越自回归模型。dInfer支持多种扩散模型，解决了推理效率的三大挑战，标志着扩散语言模型的实践应用。
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关键要点
- 蚂蚁集团开源高性能扩散语言模型推理框架dInfer，推理速度提升10倍。
- dInfer在代码生成任务HumanEval中实现了1011 Tokens/秒的推理速度，首次超越自回归模型。
- 扩散语言模型通过去噪过程实现文本生成，具有高度并行、全局视野和结构灵活的优势。
- dInfer专为扩散语言模型设计，支持多种模型，包含四大核心模块。
- dInfer在推理效率上解决了计算成本高、KV缓存失效和并行解码的三大挑战。
- 在与Fast-dLLM对比中，dInfer实现了10.7倍的推理速度提升。
- dInfer连接前沿研究与产业落地，标志着扩散语言模型的实践应用迈向新阶段。
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延伸问答
dInfer框架的主要优势是什么？
dInfer框架通过去噪过程实现文本生成，具有高度并行、全局视野和结构灵活的优势。
dInfer在推理速度上相比于Fast-dLLM提升了多少？
dInfer在推理速度上相比于Fast-dLLM提升了10.7倍。
dInfer解决了哪些推理效率的挑战？
dInfer解决了计算成本高、KV缓存失效和并行解码三大挑战。
dInfer支持哪些扩散语言模型？
dInfer支持多种扩散语言模型，包括LLaDA、LLaDA-MoE和LLaDA-MoE-TD等。
dInfer的推理速度在HumanEval任务中达到了多少？
在HumanEval任务中，dInfer的推理速度达到了1011 Tokens/秒。
蚂蚁集团开源dInfer的目的是什么？
蚂蚁集团开源dInfer是为了邀请全球开发者与研究者共同探索扩散语言模型的潜能，构建高效、开放的AI新生态。
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