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镜像推测解码：打破大型语言模型推理中的串行障碍
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了镜像推测解码（Mirror-SD）算法，该算法通过并行处理和多令牌推测流来加速大型语言模型（LLM）的推理，打破了延迟与接受率之间的权衡。Mirror-SD在多种任务中实现了2.8到5.8倍的速度提升，并在性能上超越了现有基线EAGLE3，满足了快速高效推理的需求。
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关键要点
- 镜像推测解码（Mirror-SD）算法通过并行处理和多令牌推测流来加速大型语言模型的推理。
- Mirror-SD打破了延迟与接受率之间的权衡，提供了更高的推理效率。
- 该算法在多种任务中实现了2.8到5.8倍的速度提升，超越了现有基线EAGLE3。
- Mirror-SD利用异构加速器（GPU和NPU）进行计算映射，充分利用跨设备并行性。
- 通过增加推测流，Mirror-SD在每一步发出多个令牌，从而进一步减少推测延迟。
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延伸问答
镜像推测解码（Mirror-SD）算法的主要功能是什么？
镜像推测解码算法通过并行处理和多令牌推测流加速大型语言模型的推理，打破了延迟与接受率之间的权衡。
Mirror-SD算法相比于EAGLE3的优势是什么？
Mirror-SD在多种任务中实现了2.8到5.8倍的速度提升，并在性能上超越了现有基线EAGLE3。
Mirror-SD是如何减少推测延迟的？
Mirror-SD通过增加推测流，使得每一步发出多个令牌，从而进一步减少推测延迟。
该算法如何利用异构加速器？
Mirror-SD显式映射计算到异构加速器（GPU和NPU），充分利用跨设备并行性。
镜像推测解码在实际应用中有哪些速度提升？
在SpecBench上，Mirror-SD在服务器规模的模型中实现了2.8x到5.8x的墙时速度提升。
镜像推测解码的推测流是如何工作的？
推测流通过同时发出多个令牌和进行并行推测，形成两个互补的执行管道，从而提高推测效率。
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