
Speculative Decoding(投机解码)深度解析:大模型推理加速2-3倍的原理、算法实现与vLLM实战配置指南
在大模型推理部署中,Decode阶段的自回归特性决定了每个token生成都需要一次完整的前向传播,这导致推理吞吐量被GPU计算效率严重制约。即使使用了PagedAttention和Continuous Batching等优化技术,Decod...

在大模型推理部署中,Decode阶段的自回归特性决定了每个token生成都需要一次完整的前向传播,这导致推理吞吐量被GPU计算效率严重制约。即使使用了PagedAttention和Continuous Batching等优化技术,Decod...
什么是投机解码:从思想实验到工程实践 大语言模型(LLM)的推理瓶颈在哪里?如果你回答”计算量”,那只对了一半。在实际部署中,真正制约吞吐量的往往是内存带宽而非算力——每次生成一个 token,模型都需要将全部权重从...