vLLM 中的投机式解码可以通过使用一个较小的草稿模型来预测 token，从而显著加快低并发下的 LLM 推理速度，提供高达 1.8 倍的 token 生成速度。然而，这种性能提升在用户负载较高时会减弱，甚至可能导致整体吞吐量下降和延迟增加。投机式解码的有效性高度依赖于草稿模型预测的接受率，并且当 GPU 达到计算瓶颈时，其内存和计算开销会对性能产生负面影响。 AI
影响 投机式解码为 LLM 推理提供了性能提升，但需要仔细调整和负载监控，以避免在高并发下产生负面影响。
排序理由 该条目讨论的是现有推理引擎 (vLLM) 中的一种特定优化技术（投机式解码）及其在不同负载条件下的性能特征，而不是新的模型发布或基础研究突破。
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