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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...
标签：Speculative Decoding
大模型推理加速新范式：推测解码（Speculative Decoding）原理剖析与vLLM生产级实现
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...
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...
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...