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大家最近应该都注意到，何恺明团队放出了 ELF 这个连续扩散语言模型方向的工作，整个 NLP 圈子都在讨论：扩散模型不是只在图像生成里“呼风唤雨”吗，怎么突然就能跟语言模型扯上关系了？

几乎同一时间，南京大学团队基于昇腾算力也提出了连续扩散语言模型的方案。一边是国际顶尖团队的新架构，一边是国产算力平台上的同步落地，这两件事放在一起看非常有意思：它既代表了语言模型生成范式的一种新可能，也说明昇腾这类国产 AI 算力平台正在快速承接最前沿的模型研究。

本文不打算只做一个“新闻搬运工”，而是想从技术角度把这件事拆开，重点回答几个问题：

1. 连续扩散语言模型到底是什么，和 GPT 这种自回归模型有什么本质区别？
2. ELF 这类工作为什么能让学界和工业界同时关注？
3. 南京大学团队在昇腾上复现和优化类似方案，技术难点在哪里？
4. 如果我们也想在昇腾环境里跑一个连续扩散模型，应该怎么动手？

如果你关注大模型技术方向，或者正在做国产算力适配、模型迁移相关的工作，这篇文章可以帮你建立一条比较清晰的技术认知线索。

1. 背景与核心概念

1.1 扩散模型为什么能用于语言建模

扩散模型（Diffusion Model）最早在图像生成领域大放异彩。它的基本思路是：先定义一个“前向过程”，不断往数据里加噪声，直到数据变成纯噪声；然后训练一个神经网络，学会“反向去噪”，从噪声里一步步恢复出原始数据。生成的时候，模型只需要从一个随机噪声向量出发，经过多步去噪，就能得到一张新人脸、一张新图片。

那语言呢？语言本质上是离散的符号序列，每个 token 是词表里的一个整数。图像是连续的像素值，可以直接加噪声；但给一个 token 加噪声，加完变成什么？没法像图像那样平滑地“模糊化”。

以往也有人尝试做离散扩散语言模型，但效果一直不算突出。近两年的一个新思路是：不直接在离散 token 上加噪声，而是先把 token 映射到一个连续的嵌入向量空间，在这个嵌入空间里做扩散，最后再通过某种方式把去噪后的向量映射回词表。

这就是“连续扩散语言模型”这个名字的由来。

1.2 连续扩散语言模型解决什么问题

要理解这类模型的价值，得先回头看自回归模型的瓶颈。

GPT 系列采用自回归生成方式：每次只预测下一个 token，把预测结果拼到输入里，再预测下一个。这个过程是串行的，所以生成速度受限于步数；而且每一步只能看到左侧上下文，建模长期依赖关系需要依赖注意力机制，但生成阶段的逐 token 解码方式始终是性能瓶颈。

连续扩散语言模型提供了一种完全不同的生成路径：

• 不再逐个 token 生成，而是先初始化一个完整的“噪声序列”。
• 通过多步去噪，同时优化整段序列。
• 在解码时可以并行恢复多个 token，理论上生成速度可以远超自回归模型。

这种“并行生成”特性，是连续扩散语言模型最吸引人的地方。

1.3 ELF 与南京大学工作的关系

何恺明团队提出的 ELF，从现有公开信息看，是一套面向语言建模的连续扩散框架。它把文本映射到连续嵌入空间，在嵌入空间中执行扩散和去噪，然后学习从嵌入表示还原为离散 token 的映射。

南京大学团队的工作则是在昇腾算力平台上，同步实现了类似的连续扩散语言模型技术路线。这里有两个关键信息点：

第一，技术路线上有对标关系。这不是说“抄”，而是说在语言模型生成范式正在发生变化的窗口期，国内团队用国产算力快速跟进，这件事本身就很有工程价值。

第二，昇腾平台承担了实际的模型训练或推理任务。昇腾芯片不是 x86 上的 CUDA，它有自己的一套异构计算架构和软件栈。能在这套平台上跑通连续扩散模型，说明昇腾对新兴模型结构的支持能力已经比较完整。

2. 扩散模型用于语言建模的核心原理

2.1 从图像扩散到连续文本嵌入

图像扩散的输入是像素张量，形状通常是 H×W×C，值域在 [-1,1] 或 [0,1]。前向过程直接对像素加高斯噪声，反向过程用 U-Net 或 DiT 去噪。

如果要把这套逻辑迁移到文本，首先要回答一个问题：语言模型的“像素”是什么？

答案就是嵌入向量。

一个句子的嵌入表示可以看作一个矩阵，形状是 seq_len × d_model。其中每一行是一个 token 的嵌入向量。如果我们对这样一个矩阵加噪声、去噪，神经网络学习的就是“如何从一堆噪声向量还原出一串有语义的嵌入向量”。

但这里有个核心难点：图像的目标值就是像素值本身，模型输出的就是图像；而文本嵌入向量只是中间表示，最终要还原成 token，就必须在嵌入向量和离散 token 之间建立可靠的映射。

2.2 嵌入空间与离散词表的映射

连续扩散语言模型的关键在于设计嵌入向量与 token 之间的可逆映射。

一种常见做法是训练一个嵌入层，把词表中的每个 token 映射到一个固定维度的向量。扩散模型在向量空间中做去噪，最后一步需要计算去噪后的向量与词表中所有 token 嵌入的相似度，取最相似的那个 token 作为输出。

这里有一个容易被忽略的问题：嵌入向量空间不是均匀分布的高斯空间。词表中的 token 在嵌入空间里分布得并不规则，如果扩散模型直接在这个空间里训练，很容易产生“去噪出无效向量”的情况。

所以现代的连续扩散模型通常会同时训练：

• Token Embedding：把离散 token 转换为连续向量。
• 去噪网络：学习在嵌入空间中反向去噪。
• 映射层（或解码器）：把最终向量映射回离散 token。

三部分联合优化，才能使嵌入空间足够平滑，适合扩散过程。

2.3 ELF 的技术路径特征

从公开资料来看，ELF 这类连续扩散语言模型的核心特征可以归纳为以下几点：

第一，它不再是“下一个词预测”。ELF 的生成过程是对整个序列的连续表示进行迭代优化，这让模型在生成时能看到全局信息，而不是只依赖左侧上下文。

第二，它天然支持并行解码。因为每一步去噪是作用在整个序列上的，可以通过并行计算加速多 token 的生成。

第三，它在长文本生成上有潜力。自回归模型在长文本生成时容易 error accumulation（错误累积），早期生成的错误会传导到后续。扩散模型的去噪过程对全局进行修正，理论上对这种问题更鲁棒。

当然，要承认的是，连续扩散语言模型目前还处于研究阶段，与 GPT 这类成熟的自回归模型相比，在推理效率、稳定性、指令跟随能力等方面还有差距。这也是为什么这类工作更多是在“提出新范式”，而不是直接宣称“替代 Transformer”。

3. 昇腾算力平台的适配价值

3.1 昇腾系列产品的定位

提到昇腾，很多开发者第一反应是“国产 AI 芯片”。昇腾目前有 Ascend 310、Ascend 910、Ascend 910B 等型号，其中 910 系列定位训练场景，310 系列定位推理场景。

昇腾 910 系列的规格，从公开资料看，主要对标的是 A100 这一档的训练卡。它采用达芬奇架构，在矩阵计算、低精度推理上有自己的优势。昇腾 910B 在 910 基础上做了进一步改进，也成为了国内大模型训练中比较常见的算力选项。

需要注意的是，昇腾硬件的软件栈和 CUDA 完全不同。如果你只写过 CUDA 代码，第一次接触昇腾时会有比较明显的迁移成本。

3.2 昇腾的软件栈：CANN、MindSpore 与 torch_npu

昇腾的软件栈可以分成三层来看。

底层是 CANN（Compute Architecture for Neural Networks），这是昇腾的计算架构，对标的是 CUDA 的底层运行时。CANN 提供了算子库、图编译、内存管理等能力。写底层算子的开发人员主要在这一层工作。

中间层是 AI 框架。华为自研的 MindSpore 原生支持昇腾，这是最“顺滑”的适配路径。但考虑到 PyTorch 在学术界和工业界的生态地位，昇腾也提供了 torch_npu 这个适配库，让 PyTorch 代码可以在昇腾 NPU 上运行。

再往上就是各类分布式训练框架、推理引擎和上层应用。比如 DeepSpeed、vLLM 等框架对昇腾的适配也在逐步完善。

3.3 为什么在昇腾上实现连续扩散模型有挑战

连续扩散模型在昇腾上的实现难度，主要体现在几个方面。

一个是算子层面。扩散模型的去噪网络通常包含大量矩阵乘法和注意力计算，这些在昇腾上基本都有对应的算子。但扩散过程里的噪声调度、时间步嵌入、对数似然计算等操作，则不一定是昇腾算子库里的“常客”，可能需要通过自定义算子或者组合既有算子来实现。

另一个是内存与显存。扩散模型的训练通常需要同时保存前向加噪、反向去噪、步数嵌入等多份中间状态，显存占用比同规模的 Transformer 更高。昇腾芯片的显存管理与 CUDA 不完全一样，开发时要用好内存复用、梯度累积等技术。

还有一个是推理效率。扩散模型的多步去噪在推理时是串行循环，虽然每步可以并行处理多个 token，但步数多了，总耗时未必比自回归模型快。在昇腾上做推理优化，需要在算子融合、图编译、步数压缩等方面下功夫。

南京大学团队能基于昇腾算力提出完整的连续扩散语言模型，说明他们把这几个问题都做了比较系统的工程化解决。这本身就是很有参考价值的案例。

4. 实战演示：在昇腾环境运行连续扩散模型

前面讲了很多概念，接下来我们落地上手。这里给出一套在昇腾环境下搭建连续扩散模型训练与推理的最小演示。

需要先说明：本例重点展示工程链路和关键代码结构，不追求完整复现论文效果。你可以在理解思路后按自己的数据集和模型规模调整。

4.1 环境准备与版本说明

在昇腾环境运行 PyTorch 代码，首先需要有昇腾 NPU 驱动和 CANN 工具包。

推荐环境如下（版本以实际为准，不要盲目照抄）：

操作系统：Ubuntu 20.04 / 22.04 NPU：昇腾 910B 或更高 CANN：6.x 及以上 Python：3.8 ~ 3.11 PyTorch：2.x torch_npu：与 PyTorch 版本匹配

torch_npu 的安装可以使用 pip 直接安装，但版本必须和 PyTorch 严格对应。例如：

# 先安装与你的 CANN 版本匹配的 PyTorch pip3 install torch==2.1.0 # 再安装对应版本的 torch_npu pip3 install torch-npu==2.1.0

检查昇腾 NPU 是否可用：

import torch import torch_npu print(torch.npu.is_available()) print(torch.npu.device_count()) print(torch_npu.npu.get_device_name(0))

如果输出 True、1 以及你的设备名称，说明昇腾环境已经就绪。

4.2 构建一个最小连续扩散模型

我们用一个简化版的扩散语言模型结构来说明核心流程。整体思路是：

1. 对 token 序列做 embedding。
2. 定义前向加噪过程。
3. 用 Transformer 网络学习去噪。
4. 训练时优化预测噪声的损失。
5. 推理时从随机噪声出发，逐步去噪得到嵌入，再映射回 token。

先定义时间步嵌入和基础配置：

import math import torch import torch.nn as nn class SinusoidalPosEmbedding(nn.Module): """时间步 t 的正弦位置编码""" def __init__(self, dim): super().__init__() self.dim = dim def forward(self, t): device = t.device half = self.dim // 2 freqs = torch.exp( -math.log(10000) * torch.arange(half, device=device) / half ) args = t[:, None] * freqs[None, :] return torch.cat([torch.cos(args), torch.sin(args)], dim=-1)

接下来定义一个简单的去噪 Transformer。真实项目中你可以替换成更大的模型：

class DenoiseTransformer(nn.Module): """ 简化版去噪网络： 输入为带噪的嵌入表示 + 时间步信息，输出为预测的噪声。 真实场景中可替换为更大规模 Transformer 或 DiT 结构。 """ def __init__(self, d_model, nhead, num_layers, max_len=512): super().__init__() self.time_mlp = nn.Sequential( SinusoidalPosEmbedding(d_model), nn.Linear(d_model, d_model * 4), nn.SiLU(), nn.Linear(d_model * 4, d_model) ) self.token_embed = nn.Embedding(30000, d_model) self.pos_embed = nn.Parameter(torch.randn(1, max_len, d_model)) encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer( d_model=d_model, nhead=nhead, batch_first=True ) self.encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=num_layers) self.out_norm = nn.LayerNorm(d_model) self.noise_pred = nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, x_noisy, t): """ x_noisy: [batch, seq_len, d_model] 带噪嵌入 t: [batch] 时间步 """ t_emb = self.time_mlp(t) t_emb = t_emb.unsqueeze(1) x = x_noisy + t_emb x = x + self.pos_embed[:, :x.size(1), :] h = self.encoder(x) return self.noise_pred(self.out_norm(h))

这里有一个关键设计需要展开解释：为什么把时间步嵌入加到序列嵌入上？

在图像扩散模型中，时间步信息通常通过 AdaGN 或者交叉注意力机制注入。在语言扩散模型中，简单高效的方案是直接加到序列嵌入上，让模型知道当前是第几步去噪。扩散早期步数时噪声大，模型需要更多关注全局结构；扩散后期步数时噪声小，模型需要关注细节。时间步信息是去噪网络理解当前状态的重要线索。

再来看前向加噪过程：

def q_sample(x_0, t, noise_schedule): """ 前向加噪：根据噪声调度，对原始嵌入 x_0 加噪。 这里使用简化的线性调度，真实项目建议使用 cosine schedule。 """ batch = x_0.size(0) t = t.view(batch, 1, 1) alpha_bar = noise_schedule(t) # [batch, 1, 1] noise = torch.randn_like(x_0) x_t = torch.sqrt(alpha_bar) * x_0 + torch.sqrt(1 - alpha_bar) * noise return x_t, noise

训练循环的核心是让模型预测噪声：

def train_step(model, optimizer, batch, noise_schedule): """ batch: 输入的 token 序列 [batch, seq_len] """ x_0 = model.token_embed(batch) # 原始 token 嵌入 t = torch.randint(0, 1000, (batch.size(0),), device=batch.device) x_t, noise = q_sample(x_0, t, noise_schedule) noise_pred = model(x_t, t) loss = nn.functional.mse_loss(noise_pred, noise) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() return loss.item()

推理时的去噪采样：

@torch.no_grad() def sample(model, seq_len, d_model, steps=100, device='npu'): model.eval() x = torch.randn(1, seq_len, d_model, device=device) for i in range(steps - 1, -1, -1): t = torch.full((1,), i, device=device, dtype=torch.long) noise_pred = model(x, t) alpha_bar = alpha_bar_t(i) alpha_bar_prev = alpha_bar_t(i - 1) if i > 0 else torch.tensor(1.0) # 简化去噪更新，真实场景可以用 DDIM 或 DDPM 公式 x = (x - (1 - alpha_bar).sqrt() * noise_pred) / alpha_bar.sqrt() if i > 0: x = x + (1 - alpha_bar_prev).sqrt() * torch.randn_like(x) # 将嵌入映射回 token logits = torch.matmul(x, model.token_embed.weight.transpose(0, 1)) tokens = logits.argmax(dim=-1) return tokens

运行推理时指定设备为昇腾 NPU：

model = model.to('npu') tokens = sample(model, seq_len=64, d_model=768, device='npu')

4.3 昇腾适配中的关键修改

当你把这段代码从 GPU 迁移到昇腾时，真正要做的不仅仅是把cuda改成npu。

首先，确认模型算子的兼容性。Transformer 编码器里的多头注意力在昇腾上通常有优化实现，你可以直接使用。但如果你用了某些比较冷门的算子，昇腾上可能没有对应 kernel，这时需要改成等价的标准算子组合。

其次，开启混合精度。昇腾对 FP16 的支持度很高，训练时可参考 bfloat16 或 FP16 混合精度方案：

from torch.npu.amp import GradScaler, autocast scaler = GradScaler() with autocast(): loss = criterion(noise_pred, noise) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update()

再次，注意数据加载的瓶颈。NPU 计算能力强时，CPU 端的数据预处理可能成为瓶颈。建议使用昇腾优化过的数据加载配置，或者把数据预处理放到 GPU/算力卡侧完成。

4.4 训练监控与结果验证

训练连续扩散语言模型时，Loss 和传统自回归语言模型不完全一样。这里优化的是噪声预测的 MSE Loss，所以不能直接用困惑度（Perplexity）来判断模型好坏。

建议同时关注几个指标：

• 噪声预测 MSE 是否持续下降。
• 在验证集上用生成样本人工评估语义连贯性。
• 如果条件允许，做一个下游任务（如文本分类）测试嵌入表示质量。

以下是在昇腾环境训练时的简单监控逻辑：

for epoch in range(epochs): total_loss = 0 for step, batch in enumerate(train_loader): batch = batch.to('npu') loss = train_step(model, optimizer, batch, noise_schedule) total_loss += loss if step % 100 == 0: print(f"epoch {epoch} step {step} loss {loss:.4f}") print(f"epoch {epoch} avg loss {total_loss / len(train_loader):.4f}")

5. 常见问题与排查思路

5.1 昇腾 NPU 不可用

5.2 加噪过程不稳定

扩散模型中，噪声调度（noise schedule）直接影响训练稳定性。如果 loss 频繁震荡，通常需要调整噪声调度策略。

我在实践中发现，线性调度（linear schedule）实现简单，但如果数据本身分布跟假设不一致，训练后期容易出现梯度消失。推荐使用 cosine schedule，它对文本这种高维稀疏分布更友好。

5.3 推理时生成结果全是重复 token

这是一个常见问题。可能原因有两个：

第一，训练不充分，嵌入空间还没有形成合理的聚类结构。解决办法是增加训练步数。

第二，去噪采样步数不足，导致最终嵌入向量离词表中心太远。解决办法是增加采样步数，并调整去噪公式中的随机噪声强度。

5.4 昇腾上显存不足

连续扩散模型对显存的需求高于普通 Transformer。遇到 OOM 时可以依次尝试：

1. 减小 batch_size。
2. 开启梯度累积，等效扩大 batch。
3. 使用混合精度。
4. 检查是否有不必要的中间变量缓存，手动删除del并调用torch.npu.empty_cache()。

6. 最佳实践与工程建议

6.1 模型设计层面

如果你要自己设计一个连续扩散语言模型，以下几个方向值得优先关注。

第一，选择合理的嵌入维度。维度过小，去噪空间的信息容量不足；维度过大，计算量显著增加。参考经验值：在 1 万到 3 万词表左右，嵌入维度设在 512 到 1024 之间比较合适。

第二，不要把去噪网络设计得和语言模型完全一样。去噪任务和语言建模任务是两种不同的目标函数，去噪网络可以借鉴 Transformer 的架构，但需要调整时间步注入方式、归一化策略和输出头结构。

第三，训练时加入辅助损失。有研究表明，如果只在嵌入空间做噪声预测，可能会丢失部分语义信息。可以在训练时加入一个辅助的分类 loss，让中间嵌入向量也具备 token 分类能力。

6.2 昇腾工程优化层面

在昇腾平台做大规模训练时，代码能跑通只是第一步，性能达标才是关键。

优先使用 CANN 的图编译能力。PyTorch 模型在昇腾上可以通过torch.npu.compile或 MindSpore 的静态图模式获得明显性能提升。连续扩散模型的去噪网络结构通常比较规整，非常适合图编译器优化。

其次，注意算子融合。在昇腾上，相邻的 elementwise 算子会被自动或手动融合，减少 NPU 和 Host 之间的数据搬运。建议将 LayerNorm、SiLU、线性变换等连续操作写到一起，减少中间张量落盘。

再一个，合理配置分布式并行策略。训练大规模连续扩散语言模型同样需要数据并行、张量并行、流水线并行的组合。昇腾的分布式通信库支持集合通信，你可以参考 PyTorch DDP/FSDP 的迁移方式。

import torch.distributed as dist dist.init_process_group(backend='hccl')

昇腾的分布式后端是hccl，这和 NCCL 对应。

6.3 实验管理与评估

连续扩散语言模型目前还没有一套成熟的评测基准。建议在实验时同时保留两类评估：

• 定量评估：在 GLUE、SuperGLUE 等标准 NLP 任务上测试嵌入质量。
• 定性评估：人工抽检生成样本的流畅度、连贯性、多样性。

模型的生成自由度是扩散模型的一大优势。你可以通过调整采样时的随机噪声强度，在“多样性”和“稳定性”之间做权衡，这为文本生成提供了新的控制维度。

6.4 团队协作与代码管理

昇腾环境下的模型开发，建议从第一天就做好代码分层：

src/ models/ # 模型结构定义 diffusion/ # 前向加噪、采样、噪声调度 trainer/ # 训练循环与混合精度 npu/ # 昇腾适配相关代码 data/ # 数据加载与预处理

把昇腾相关的代码独立出来，后续如果要迁移到 MindSpore 或其他框架，改动范围会更可控。

7. 总结与学习路线

连续扩散语言模型是一个值得持续关注的方向。从何恺明团队的 ELF，到南京大学基于昇腾算力的同步实现，我们看到的是：语言模型生成范式可能正在经历一次底层变化，而国产算力在这次变化中没有缺席。

这篇文章里，我重点做了四件事：先解释了连续扩散语言模型的基本概念和技术动因，接着拆解了 ELF 这类工作的核心原理，然后分析了昇腾算力平台的适配价值，最后用一套最小代码示例演示了在昇腾环境下的实现思路。

如果你想进一步深入，建议按下面的路线学习：

1. 先吃透扩散模型基础，特别是 DDPM 和 DDIM 的数学推导。
2. 再读 ELF 的论文和代码，理解连续嵌入空间的建模细节。
3. 对比离散扩散模型和连续扩散模型的差异。
4. 在昇腾平台上动手实现一个最小例子，跑通训练和推理。
5. 关注昇腾生态的发展，尤其是 torch_npu 和 MindSpore 对扩散模型的算子支持情况。

连续扩散语言模型要走的路还很长，但它提供了一个新的思考角度：生成不一定是“逐个词”的，也可以是“整体浮现”的。这种从架构层面带来的想象力，可能比单点性能提升更值得关注。

如果文章对你有帮助，欢迎收藏备用，也欢迎在评论区聊聊你对连续扩散语言模型的看法。后续我计划再写一篇 ELF 的详细论文解析和昇腾环境下的推理优化实践，感兴趣的话可以关注更新。