Efficient Speculative Decoding for Llama at Scale: Challenges and Solutions

📄 arXiv: 2508.08192v1 📥 PDF

作者: Bangsheng Tang, Carl Chengyan Fu, Fei Kou, Grigory Sizov, Haoci Zhang, Jason Park, Jiawen Liu, Jie You, Qirui Yang, Sachin Mehta, Shengyong Cai, Xiaodong Wang, Xingyu Liu, Yunlu Li, Yanjun Zhou, Wei Wei, Zhiwei Zhao, Zixi Qi, Adolfo Victoria, Aya Ibrahim, Bram Wasti, Changkyu Kim, Daniel Haziza, Fei Sun, Giancarlo Delfin, Emily Guo, Jialin Ouyang, Jaewon Lee, Jianyu Huang, Jeremy Reizenstein, Lu Fang, Quinn Zhu, Ria Verma, Vlad Mihailescu, Xingwen Guo, Yan Cui, Ye Hu, Yejin Lee

分类: cs.CL

发布日期: 2025-08-11

备注: 15 pages

💡 一句话要点

提出高效的推测解码方法以解决大规模推理挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 推测解码 大规模推理 EAGLE框架 GPU优化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的推测解码方法在生产环境中扩展时面临多种工程挑战，尤其是在GPU上实现不同操作的效率问题。
  2. 本文提出了一系列训练和推理优化技术，旨在实现基于EAGLE的推测解码，以适应大规模生产需求。
  3. 实验结果显示，Llama4 Maverick在推理延迟上达到了新的最优，且在大批量情况下实现了显著的加速效果。

📝 摘要（中文）

推测解码是加速大型语言模型推理速度的标准方法。然而，在生产环境中扩展这一方法面临多项工程挑战，包括在GPU上高效实现不同操作（如树形注意力和多轮推测解码）。本文详细介绍了我们为Llama模型在生产规模上实现的基于EAGLE的推测解码的训练和推理优化技术。通过这些改进，我们实现了Llama模型的新一代推理延迟。例如，Llama4 Maverick在8个NVIDIA H100 GPU上以约4毫秒每个token的速度解码，比之前已知的最佳方法快10%。此外，基于EAGLE的推测解码使我们在生产规模上实现了大批量的1.4倍至2.0倍的加速。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在生产环境中扩展推测解码的效率问题，现有方法在GPU上实现不同操作时存在性能瓶颈。

核心思路：通过引入EAGLE框架，优化推测解码的训练和推理过程，以提高推理速度和效率。设计上考虑了GPU的并行计算能力，旨在最大化资源利用。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练、推理优化和结果评估四个主要模块。每个模块针对特定的性能瓶颈进行优化，确保整体流程的高效性。

关键创新：最重要的技术创新在于结合EAGLE框架与推测解码技术，显著提升了推理速度，尤其是在大批量处理时的效率提升。与现有方法相比，能够更好地利用GPU资源。

关键设计：在参数设置上，优化了模型的超参数，采用了适应性损失函数，并在网络结构中引入了高效的树形注意力机制，以提升模型的推理性能。具体的设计细节包括批量大小的动态调整和多轮推测解码的实现。

📊 实验亮点

实验结果表明，Llama4 Maverick在8个NVIDIA H100 GPU上实现了约4毫秒每个token的解码速度，比之前的最佳方法快10%。此外，基于EAGLE的推测解码在大批量处理时实现了1.4倍至2.0倍的加速，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和实时翻译等。通过提高推理速度，能够在实际应用中提供更流畅的用户体验，满足大规模用户的需求，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Speculative decoding is a standard method for accelerating the inference speed of large language models. However, scaling it for production environments poses several engineering challenges, including efficiently implementing different operations (e.g., tree attention and multi-round speculative decoding) on GPU. In this paper, we detail the training and inference optimization techniques that we have implemented to enable EAGLE-based speculative decoding at a production scale for Llama models. With these changes, we achieve a new state-of-the-art inference latency for Llama models. For example, Llama4 Maverick decodes at a speed of about 4 ms per token (with a batch size of one) on 8 NVIDIA H100 GPUs, which is 10% faster than the previously best known method. Furthermore, for EAGLE-based speculative decoding, our optimizations enable us to achieve a speed-up for large batch sizes between 1.4x and 2.0x at production scale.