汤不热吧
大规模LLM推理优化全面指南：KV Cache、Speculative Decoding与模型量化实战
随着大语言模型（LLM）在生产环境中的广泛部署，推理效率已成为制约应用落地的核心瓶颈。2026年的今天，从DeepSeek V4到Claude Sonnet 4，模型参数规模持续增长，但硬件算力的提升速度远跟不上模型规模的增长速度。如何在有...
标签：Speculative Decoding
Speculative Decoding（推测解码）深度解析：用「以小博大」的思路破解大模型推理延迟瓶颈
引言：大模型推理的”慢”到底慢在哪里？ 如果你在生产环境中部署过 GPT 级别的自回归语言模型，一定对 Token 生成速度之慢感同身受：即使在 A100/H100 这类顶级 GPU 上，大模型的 Decode 阶段...