通过推测解码降低AI推理延迟
realtime news Sep 17, 2025 19:28
探索包括EAGLE-3在内的推测解码技术如何减少延迟并提高AI推理的效率，从而优化大型语言模型在NVIDIA GPU上的性能。
随着对实时AI应用的需求增长，减少AI推理中的延迟变得至关重要。根据NVIDIA的说法，推测解码通过提高大型语言模型（LLMs）在NVIDIA GPU上的效率，提供了一种有前景的解决方案。
理解推测解码
推测解码是一种通过同时预测和验证多个标记来优化推理的技术。此方法通过允许模型在单次前向传递中生成多个标记，显著减少延迟，而不是传统的一标记一传递方法。此过程不仅加快推理速度，还改善硬件利用率，解决了在顺序标记生成中经常出现的资源未充分利用问题。
草稿-目标方法
草稿-目标方法是一种基本的推测解码方法。它包含一个两模型系统，其中较小的高效草稿模型提出标记序列，大型目标模型验证这些建议。这个方法类似于一个实验室设置，其中首席科学家（目标模型）验证助理（草稿模型）的工作，确保准确性的同时加快过程。
高级技术：EAGLE-3
EAGLE-3是一种先进的推测解码技术，在特征层面上运行。它使用轻量级的自回归预测头提出多个标记候选者，消除了对单独草稿模型的需求。该方法通过利用来自目标模型的多层融合特征表示来提高吞吐量和接受率。
实施推测解码
对于希望实施推测解码的开发者，NVIDIA提供了TensorRT-Model Optimizer API等工具。这允许将模型转换为利用EAGLE-3推测解码，有效优化AI推理。
对延迟的影响
推测解码通过将多个顺序步骤压缩为单个前向传递，显著减少推理延迟。此方法在诸如聊天机器人等交互式应用中特别有利，因为较低的延迟能够使互动更加流畅和自然。
有关推测解码和实施指南的更多详细信息，请参阅NVIDIA的原始帖子[source name]。
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