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北大聯合 DeepSeek 開源 DSpark，大模型推理效率大幅躍升

瀏覽：發布日期：2026-06-28 11:10:05

<article><section data-type="rtext"><p>【環球網科技綜合報道】6月28日消息，北京大學與深度求索（DeepSeek）聯合推出大模型推理加速框架 DSpark 并完成開源，該技術有效破解大語言模型高并發場景推理效率難題，同等吞吐量條件下可將單用戶文本生成速度提升 60% 至 85%，相關論文、訓練代碼已上線 GitHub 開放共享。</p><p><i class="pic-con"></p><p>當前大語言模型***用自回歸生成邏輯，每生成一個文字單元都需完整前向運算，對話響應延遲居高不下。推測解碼是主流提速路線，但現有方案存在明顯短板：串行草稿模型候選生成耗時隨長度遞增，并行草稿模型長序列候選接受率快速下滑，高并發場景下算力浪費嚴重、系統吞吐量受限。</p>
              <adv-loader __attr__inner="7004636" __attr__style="width: auto;position: relative;float: left;border: 1px solid #ebebeb; padding: 20px;overflow: hidden;margin: 10px 30px 40px 0;"></adv-loader>
            <p>針對兩大核心痛點，DSpark 創新打造雙重優化機制。候選生成層面***用半自回歸架構，依托改良并行主干網絡一次性輸出候選基礎特征，搭配輕量化順序模塊補充文本前后依賴關系，僅兩層 Transformer 結構性能便超越五層傳統并行模型，兼顧生成速度與候選質量。驗證調度層面創新置信度調度驗證機制，通過硬件感知前綴調度器，結合實時算力負載、候選存活概率動態分配算力***，優先驗證高可靠文本片段，減少無效計算損耗。</p><p>研究團隊選取通義千問 3、Gemma4 等主流大模型開展多場景測試，覆蓋數學推理、代碼編寫、日常對話三大任務。數據顯示，DSpark 單輪有效生成長度全面優于 Eagle3、DFlash 兩類主流基線模型，以 Qwen3-4B 為例，相比 Eagle3 提升 30.9%、相比 DFlash 提升 16.3%，既保留并行架構首位生成優勢，又解決長序列候選有效率衰減問題。</p><p>工程落地環節，研發團隊完成多項底層系統優化。訓練階段優化數據傳輸邏輯、***用序列打包策略降低算力與內存消耗；部署端設計異步調度模式，規避 GPU 流水線卡頓，通過邏輯與物理計算解耦適配動態變長驗證需求，兼容主流 CUDA 硬件生態。</p><p>該框架已落地 DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro 預覽版服務引擎。線上真實流量實測結果顯示，在不同用戶響應速度標準（SLA）下，系統整體吞吐量實現跨越式增長：V4-Flash 引擎保障單用戶 80token/s 生成速度時，吞吐量較原有基線提升 51%；要求 120token/s 高速輸出時，吞吐量優勢達 661%；V4-Pro 引擎 35token/s、50token/s 標準下吞吐量分別提升 52%、406%。系統可根據在線并發量自動調整驗證文本長度，低負載充分釋放算力，高負載平滑控制***競爭，自適應適配多變業務流量。</p><p>據介紹，DSpark 仍存在一定優化空間，復雜低適配查詢場景下完整候選塊生成會產生固定算力開銷。現階段，深度求索已在 GitHub DeepSpec 項目開源 DSpark、DFlash、Eagle3 全套訓練代碼、評估工具與模型權重，為行業低成本落地高性能大模型推理服務提供完整技術方案，助力人工智能產業降低線上部署成本、提升用戶交互體驗。（純鈞）</p></section><img src='/image/156678-0' alt='北大聯合 DeepSeek 開源 DSpark，大模型推理效率大幅躍升'>      <div   id="39ldonhy"   class="fanye">
        <li><a href="/detail/55014.html" title=" 消息稱三大運營商將于今年下半年全面重啟eSIM，eSIM有哪些好處？為何此前暫停這一業務？"> 上一篇 : 消息稱三大運營商將于今年下半年全面重啟eSIM，eSIM有哪些好處？為何此前暫停這一業務？ </a></li>
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