为什么语音合成推理不能照搬大模型经验?vLLM 的异构流水线启示
TTS推理并非单步自回归,而是延迟敏感与吞吐敏感模块的异构流水线,传统大模型优化套路在此失效,需架构感知的定制调度。
vLLM Blog · 2026年6月23日
TTS推理并非单步自回归,而是延迟敏感与吞吐敏感模块的异构流水线,传统大模型优化套路在此失效,需架构感知的定制调度。
Google 开源 DiffusionGemma,首次将扩散架构应用于文本生成,推理速度突破 500 token/秒,为高吞吐场景提供新范式。
vLLM 首次原生支持离散扩散语言模型,通过画布去噪与并行块生成,用算力换带宽,有望打破自回归延迟瓶颈。
EAGLE 3.1 通过引入 FC 归一化和 post-norm 设计,解决了投机解码在长上下文、不同聊天模板下的性能衰减问题,将长上下文场景的接受长度提升了一倍,显著增强了推理加速的鲁棒性和实用性。