待验证50% 置信事实精确时间
分布式推理通过pipeline并行或tensor并行将模型切分到多台机器，代价是引入网络通信开销，局域网带宽和延迟直接决定协同推理是否可用。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/14
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证单次前向传播意味着模型只需完整计算一遍网络权重，而非逐token自回归循环，在延迟和算力消耗上有结构性优势70% 相似待验证自回归模型推理时必须严格串行执行，每生成一个token都需要一次完整的前向传播，是大模型推理成本高的重要结构性原因70% 相似待验证混合重采样只需在设备和服务器间传输共享词表区域的概率分布，大幅减少通信数据量，并通过数学推导证明完全保持服务器LLM原始概率分布实现无损推理68% 相似待验证推理阶段的计算开销主要由模型参数加载到显存的内存带宽消耗以及前向传播中的矩阵运算量构成68% 相似待验证扩散模型和流匹配通过训练神经网络将采样成本一次性消化在训练中，推理时只需前向传播67% 相似
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