#推論高速化3件

投機的デコーディングガイド

Speculative Decoding（SD）は、小規模なドラフトモデルで将来のトークンを予測し、大規模モデルで検証することでLLM推論を高速化します。これにより、メモリ帯域幅のボトルネックを回避し、EAGLE-3などのモデルで大幅な高速化を実現。H100/H200での最適化により、コストを50-70%削減可能です。

DSpark: 信頼度スケジュールによる投機的デコーディングと半自動回帰生成

DSparkは、高スループット並列生成と適応型負荷認識検証を統合した推論高速化フレームワークである。半自己回帰アーキテクチャと軽量シーケンシャルモジュールを組み合わせることで、ブロック内の依存関係モデリングを導入し、サフィックス減衰を緩和する。さらに、信頼度スケジュール検証を採用し、各リクエストの検証長を動的に調整することで、システム効率を最適化する。

[994] Speculative Decodingは、リアルタイムAIアプリケーションをより応答性良く、コスト効率の高いものにするための重要な進展です

Speculative Decodingは、高速なドラフトモデルで将来のトークンを並列予測し、大規模なターゲットモデルで検証することでLLM推論を加速します。これにより、順次トークン生成のボトルネックを回避し、品質を損なわずに生成速度を2～4倍に向上させることが可能です。 chatbotsなどの低遅延アプリケーションに不可欠です。