投机解码深度解析:如何在不牺牲精度的前提下将大模型推理吞吐量提升2-3倍
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...
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...

随着大语言模型(LLM)参数规模从数十亿膨胀到数千亿,推理延迟(Latency)和吞吐(Throughput)逐渐成为生产环境最棘手的瓶颈。传统自回归解码(Autoregressive Decoding)每生成一个 token 就要完整前向...