待验证50% 置信事实精确时间

RNN的前向传播本质上是串行的，每一步计算依赖前一步的输出，计算复杂度随序列长度T线性增长为O[T]

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/1

首次发现

来源

RNN训练提速100倍：时间并行方法攻克混沌系统重建难题

涉及实体

相关事实

待验证每token生成时间（TPOT）衡量模型在自回归解码阶段逐个生成token的速度69% 相似待验证输出生成是严格串行的自回归过程，每生成一个token都需要一次完整的模型前向传播64% 相似待验证LLM推理的prefill阶段并行处理输入所有token并生成初始KV Cache，是计算密集型操作，是TTFT的直接决定因素64% 相似待验证该项目通过零填充FFT线性卷积高效计算历史向量P_t，将整体复杂度控制在O(T log T)63% 相似待验证通用LLM的输出是开放式token序列，需自回归逐token生成，计算量随输出长度线性增长63% 相似

引用此条事实

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API

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