La descodificación de Huffman es, por naturaleza, una operación secuencial. Para extraer paralelismo, las técnicas habituales recurren a dividir la entrada en varios flujos independientes, intercalar los bits de muchos flujos lógicos en uno solo (como hace GDeflate en GPUs), o descodificar de forma especulativa desde múltiples posiciones y descartar la mayor parte del trabajo. Cada estrategia tiene limitaciones serias: los flujos múltiples generan accesos a memoria dispersos; la interleaving obliga a fijar un número mágico (el factor de interleave) que condiciona el rendimiento décadas después en hardware cambiante —las GPUs de Nvidia usan 32 carriles, las antiguas de AMD 64, las de Intel 8, NEON/SSE 4 y ARM SVE dejan el ancho de vector implementation-defined—; y la descodificación especulativa desperdicia más del 80 % del cómputo incluso en GPU.
El artículo "PivCo-Huffman" de Marcin Żukowski propone un enfoque radicalmente distinto. En lugar de procesar símbolo a símbolo recorriendo el árbol de Huffman de la raíz a la hoja, trata toda la cadena de entrada a la vez y la empuja lentamente nivel a nivel por el árbol. Para la cadena "abracadabra", en el nodo raíz todas las posiciones con "a" emiten un 0 y el resto un 1, generando directamente un fragmento del bitstream; después se avanza recursivamente a los subárboles. Esta visión "girada 90 grados" elimina la necesidad de fijar un factor de interleave y se adapta bien a arquitecturas vectoriales y GPUs, ya que trabaja sobre todos los símbolos en paralelo a cada nivel del árbol, sin accesos gather ni trabajo especulativo descartado. Las principales consideraciones son que requiere suficiente paralelismo a nivel de datos (ancho de vector adecuado) y que la partición de la entrada en fragmentos suficientemente grandes es clave para amortizar el coste de recorrer el árbol nivel a nivel.