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SEED: 通过计划的推测解码加速推理树构建
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文介绍了SeeD，一种高效的推理框架，能够同时优化运行速度和GPU内存管理。通过预定的推测执行和按轮次预定的策略，SeeD能够高效处理思维生成和状态评估的多次迭代。实验评估表明，SeeD具有卓越的加速性能，为训练无关的预测解码中的批量推理提供了可行的路径。
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关键要点
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论文介绍了SeeD，一种高效的推理框架。
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SeeD同时优化运行速度和GPU内存管理。
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通过预定的推测执行，SeeD高效处理思维生成和状态评估的多次迭代。
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采用按轮次预定的策略管理草稿模型的调度。
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在三个推理数据集上进行的实验评估表明SeeD具有卓越的加速性能。
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SeeD为训练无关的预测解码中的批量推理提供了可行的路径。
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