大型语言模型中的投机解码之所以速度快，不是因为它减少了计算工作量，而是因为它改变了 GPU 执行的工作类型。虽然浮点运算的总数可能会增加，但投机解码允许 GPU 变得计算密集型而不是内存密集型。这是通过使用一个较小的草稿模型来提出 token 序列，然后由一个较大的模型并行验证来实现的，从而能够更有效地利用 GPU 资源，尤其是在较低的批处理大小下。 AI
影响 优化 LLM 推理效率，可能降低 AI 应用的延迟和成本。
排序理由 对一项 AI 技术的技术性解释。
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