स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग: LLM इनफरेंस में 2-3x स्पीडअप प्राप्त करना
11 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया
दिसंबर 2025 अपडेट: स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग रिसर्च से प्रोडक्शन स्टैंडर्ड बनने की ओर अग्रसर है। NVIDIA ने H200 GPUs पर 3.6x थ्रूपुट सुधार प्रदर्शित किया है। vLLM और TensorRT-LLM में नेटिव सपोर्ट शामिल है। ड्राफ्ट मॉडल 5-8 टोकन प्रस्तावित करते हैं जो समानांतर में वेरिफाई होते हैं—सिंगल-टोकन जेनरेशन द्वारा अनुपयोगी GPU क्षमता का लाभ उठाते हुए। आउटपुट क्वालिटी अपरिवर्तित; लेटेंसी 2-3x कम।
Large language models एक बार में एक टोकन टेक्स्ट जेनरेट करते हैं, और प्रत्येक टोकन के लिए अरबों पैरामीटर्स के माध्यम से एक पूर्ण फॉरवर्ड पास की आवश्यकता होती है। यह सीक्वेंशियल बॉटलनेक ऐसी लेटेंसी पैदा करता है जो रिस्पॉन्स की प्रतीक्षा कर रहे यूजर्स को निराश करती है, भले ही कंप्यूटेशन के दौरान GPUs आंशिक रूप से निष्क्रिय हों। स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग इस बॉटलनेक को तोड़ता है—छोटे, तेज ड्राफ्ट मॉडल्स का उपयोग करके कई टोकन प्रस्तावित करता है जिन्हें बड़े टारगेट मॉडल समानांतर में वेरिफाई करते हैं, आउटपुट क्वालिटी बदले बिना 2-3x स्पीडअप प्राप्त करता है।¹
यह तकनीक 2025 में रिसर्च कुरियोसिटी से प्रोडक्शन स्टैंडर्ड बन गई है। vLLM और TensorRT-LLM दोनों में नेटिव स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग सपोर्ट शामिल है, और NVIDIA ने H200 GPUs पर 3.6x थ्रूपुट सुधार प्रदर्शित किया है।² यह समझना कि स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग कब मदद करती है, ड्राफ्ट मॉडल कैसे चुनें, और कौन से फ्रेमवर्क सबसे अच्छे इम्प्लीमेंटेशन प्रदान करते हैं—यह ऑर्गनाइजेशंस को इनफरेंस कॉस्ट और लेटेंसी को नाटकीय रूप से कम करने में सक्षम बनाता है।
स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग कैसे काम करती है
पारंपरिक autoregressive जेनरेशन क्रमिक रूप से टोकन उत्पन्न करता है:
- मॉडल प्रॉम्प्ट प्राप्त करता है, अगले टोकन के लिए logits जेनरेट करता है
- डिस्ट्रीब्यूशन से टोकन सैंपल करता है
- टोकन को कॉन्टेक्स्ट में जोड़ता है, फॉरवर्ड पास दोहराता है
- पूर्णता तक जारी रहता है
प्रत्येक स्टेप में पूर्ण मॉडल की कंप्यूटेशन आवश्यक होती है, लेकिन GPUs में सिंगल-टोकन जेनरेशन की तुलना में कहीं अधिक क्षमता होती है। स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग इस अप्रयुक्त क्षमता का लाभ उठाता है:
ड्राफ्ट फेज: एक छोटा, तेज मॉडल जल्दी से K स्पेक्युलेटिव टोकन जेनरेट करता है। ड्राफ्ट मॉडल उस समय में 5-8 कैंडिडेट continuations उत्पन्न कर सकता है जो टारगेट मॉडल को एक टोकन के लिए लगता है।
वेरिफाई फेज: टारगेट मॉडल एक ही समानांतर फॉरवर्ड पास में सभी K टोकन प्रोसेस करता है, प्रत्येक पोजीशन के लिए एक साथ प्रोबेबिलिटीज कंप्यूट करता है। GPU parallelism एक टोकन जेनरेट करने की समान कॉस्ट पर K टोकन को वेरिफाई करने में सक्षम बनाता है।
एक्सेप्ट/रिजेक्ट: प्रत्येक पोजीशन पर ड्राफ्ट और टारगेट डिस्ट्रीब्यूशन की तुलना करें। जहां डिस्ट्रीब्यूशन मेल खाती हैं वहां टोकन स्वीकार करें; जहां वे भिन्न होती हैं वहां रिजेक्ट करें और रीसैंपल करें। एल्गोरिदम गारंटी देता है कि आउटपुट बिल्कुल वही मैच करता है जो टारगेट मॉडल स्वतंत्र रूप से उत्पन्न करेगा।³
स्पीडअप प्रति टारगेट मॉडल फॉरवर्ड पास कई टोकन स्वीकार करने से आता है। यदि ड्राफ्ट मॉडल की acceptance rate औसतन 60% है और 8 टोकन प्रस्तावित करता है, तो प्रत्येक verification pass speculation के बिना 1 की तुलना में लगभग 5 टोकन उत्पन्न करता है।
परफॉर्मेंस बेंचमार्क
प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट मॉडल फैमिलीज में पर्याप्त स्पीडअप प्रदर्शित करते हैं:
vLLM पर Llama मॉडल:⁴ - 1B ड्राफ्ट के साथ Llama 3.1-70B: 2.31x स्पीडअप - सिंगल A100 पर Llama 3.1-8B: 1.8x लेटेंसी कमी - कम रिक्वेस्ट रेट पर Llama 3.1-70B: 1.6x लेटेंसी कमी
H200 पर TensorRT-LLM:⁵ - विभिन्न ड्राफ्ट मॉडल्स के साथ Llama 3.1-405B: >3x थ्रूपुट - FP8 quantization के साथ संयुक्त: 3.6x कुल सुधार
SpecForge के साथ SGLang:⁶ - Llama 4 Maverick: MT-Bench पर 2.18x स्पीडअप - Llama 4 Scout: 2.0x एक्सेलेरेशन
EAGLE मेथड (टॉप परफॉर्मर):⁷ - लगभग 0.8 ड्राफ्ट एक्युरेसी (80% acceptance) - 2.5-2.8x टिपिकल स्पीडअप - Spec-Bench लीडरबोर्ड पर स्टेट-ऑफ-द-आर्ट
वर्कलोड विशेषताओं के आधार पर स्पीडअप काफी भिन्न होते हैं। सिंक्रोनस, लेटेंसी-सेंसिटिव यूज केसेस में सबसे बड़ा लाभ होता है। हाई-थ्रूपुट बैच प्रोसेसिंग को कम लाभ होता है क्योंकि GPU compute सीक्वेंशियल जेनरेशन के बजाय बॉटलनेक बन जाता है।
फ्रेमवर्क इम्प्लीमेंटेशंस
vLLM स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग
vLLM ड्राफ्ट मॉडल, ngram मैचिंग, और EAGLE सहित कई स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग मेथड्स को सपोर्ट करता है:
# ड्राफ्ट मॉडल speculation इनेबल करें
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
--speculative-model meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct \
--num-speculative-tokens 5 \
--speculative-draft-tensor-parallel-size 1
EAGLE इंटीग्रेशन (रेकमेंडेड):
# EAGLE उच्च acceptance rates प्राप्त करता है
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
--speculative-model yuhuili/EAGLE-LLaMA3.1-Instruct-70B \
--speculative-method eagle \
--num-speculative-tokens 8
vLLM का Eagle 3 इंटीग्रेशन विविध परिदृश्यों में 2.5x तक स्पीडअप प्रदान करता है।⁸ फ्रेमवर्क स्वचालित रूप से टोकन verification और rejection sampling को हैंडल करता है, नॉन-स्पेक्युलेटिव जेनरेशन के साथ आउटपुट equivalence बनाए रखता है।
TensorRT-LLM स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग
TensorRT-LLM NVIDIA हार्डवेयर के लिए गहरा ऑप्टिमाइजेशन प्रदान करता है:
# स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग के साथ इंजन बिल्ड करें
trtllm-build \
--speculative_decoding_mode draft_tokens_external \
--max_draft_len 8 \
--checkpoint_dir $TARGET_CHECKPOINT \
--output_dir $ENGINE_DIR
ड्राफ्ट मॉडल कॉन्फ़िगरेशन के लिए:
# अलग इंजन के साथ ड्राफ्ट मॉडल
trtllm-build \
--checkpoint_dir $DRAFT_CHECKPOINT \
--output_dir $DRAFT_ENGINE \
--max_batch_size 256
TensorRT-LLM के कस्टम kernels ड्राफ्ट जेनरेशन और verification दोनों फेज को ऑप्टिमाइज करते हैं, Tensor Cores और मेमोरी बैंडविड्थ से अधिकतम परफॉर्मेंस निकालते हैं।
Triton Inference Server इंटीग्रेशन
NVIDIA Triton Inference Server vLLM backend के माध्यम से स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग को सपोर्ट करता है:⁹
model_repository/
└── speculative_llm/
├── config.pbtxt
└── 1/
└── model.py
Triton इंटीग्रेशन रिक्वेस्ट बैचिंग, मेट्रिक्स कलेक्शन, और Kubernetes-native स्केलिंग के साथ प्रोडक्शन-स्केल डिप्लॉयमेंट को सक्षम बनाता है, जबकि स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग के लाभों को बनाए रखता है।
ड्राफ्ट मॉडल सेलेक्शन
ड्राफ्ट मॉडल क्वालिटी स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग की इफेक्टिवनेस निर्धारित करती है। खराब ड्राफ्ट मॉडल उन प्रस्तावों पर compute बर्बाद करते हैं जिन्हें टारगेट मॉडल रिजेक्ट करता है।
सेलेक्शन क्राइटेरिया
आर्किटेक्चर अलाइनमेंट: टारगेट के समान फैमिली के ड्राफ्ट मॉडल उच्च acceptance प्राप्त करते हैं। Llama 3.1-70B के लिए Llama 3.2-1B ड्राफ्टिंग जेनेरिक छोटे मॉडल्स से बेहतर परफॉर्म करता है क्योंकि ट्रेनिंग डेटा और tokenization अलाइन होते हैं।¹⁰
साइज रेशियो: ड्राफ्ट मॉडल आमतौर पर टारगेट साइज के 1/10 से 1/50 रेंज में होते हैं। छोटे ड्राफ्ट तेजी से जेनरेट करते हैं लेकिन कम acceptance हो सकती है। अपने वर्कलोड के लिए ऑप्टिमल रेशियो खोजने के लिए कई साइज टेस्ट करें।
Acceptance rate थ्रेशोल्ड: 60%+ acceptance rate का लक्ष्य रखें। 50% से नीचे, verification overhead speculation के लाभों को नेगेट कर सकता है। अपने विशिष्ट प्रॉम्प्ट्स के लिए वास्तविक acceptance मापने के लिए प्रोफाइलिंग का उपयोग करें।
ड्राफ्ट मॉडल्स को फाइन-ट्यून करना
आउट-ऑफ-बॉक्स ड्राफ्ट मॉडल अक्सर डोमेन-स्पेसिफिक टास्क पर अंडरपरफॉर्म करते हैं। फाइन-ट्यूनिंग नाटकीय रूप से acceptance में सुधार करती है:¹¹
# टारगेट डिस्ट्रीब्यूशन पर ड्राफ्ट मॉडल को फाइन-ट्यून करें
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# टारगेट मॉडल से सैंपलिंग करके ट्रेनिंग डेटा जेनरेट करें
# टारगेट की आउटपुट डिस्ट्रीब्यूशन से मैच करने के लिए ड्राफ्ट को फाइन-ट्यून करें
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./draft_finetuned",
per_device_train_batch_size=8,
num_train_epochs=3,
learning_rate=2e-5,
)
trainer = Trainer(
model=draft_model,
args=training_args,
train_dataset=target_samples,
)
trainer.train()
ऑर्गनाइजेशंस डोमेन-स्पेसिफिक ड्राफ्ट फाइन-ट्यूनिंग से 20-40% acceptance rate सुधार रिपोर्ट करते हैं। हाई-वॉल्यूम इनफरेंस वर्कलोड के लिए यह निवेश लाभांश देता है।
SGLang के लिए SpecForge
SpecForge ड्राफ्ट मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए purpose-built ecosystem प्रदान करता है:¹²
- नेटिव SGLang इंटीग्रेशन
- Llama 4 वेरिएंट्स के लिए ऑप्टिमाइज्ड ट्रेनिंग recipes
- कॉमन मॉडल्स के लिए प्री-ट्रेंड speculators
Red Hat का Speculators प्रोजेक्ट यूनिफाइड Hugging Face फॉर्मेट और vLLM इंटीग्रेशन के साथ स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग को स्टैंडर्डाइज करता है, ड्राफ्ट मॉडल discovery और डिप्लॉयमेंट को सरल बनाता है।¹³
एडवांस्ड तकनीकें
Self-speculative decoding (SWIFT)
SWIFT टारगेट LLM की इंटरमीडिएट लेयर्स को adaptively स्किप करके अलग ड्राफ्ट मॉडल्स को eliminate करता है:¹⁴
- कोई auxiliary मॉडल आवश्यक नहीं
- कोई अतिरिक्त ट्रेनिंग आवश्यक नहीं
- आउटपुट डिस्ट्रीब्यूशन को preserve करते हुए 1.3x-1.6x स्पीडअप
यह तकनीक टोकन confidence के आधार पर भविष्यवाणी करके काम करती है कि कौन सी लेयर्स स्किप की जा सकती हैं। सरल continuations अधिक लेयर्स स्किप करती हैं; जटिल reasoning पूर्ण मॉडल depth का उपयोग करती है।
# Conceptual SWIFT कॉन्फ़िगरेशन
config = SwiftConfig(
skip_threshold=0.8, # confidence > 0.8 होने पर लेयर्स स्किप करें
min_layers=16, # हमेशा कम से कम 16 लेयर्स उपयोग करें
adaptive=True # प्रति टोकन dynamically एडजस्ट करें
)
SWIFT उन परिदृश्यों के लिए उपयुक्त है जहां अलग ड्राफ्ट मॉडल maintain करना अवांछित complexity जोड़ता है।
Ngram speculation
स्ट्रक्चर्ड आउटपुट या predictable patterns के लिए, ngram मैचिंग neural networks के बिना speculation प्रदान करता है:
# vLLM ngram speculation
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
--speculative-model "[ngram]" \
--ngram-prompt-lookup-max 4 \
--num-speculative-tokens 4
Ngram speculation प्रॉम्प्ट या जेनरेशन हिस्ट्री में रिपीटेड patterns की पहचान करता है, observed sequences के आधार पर टोकन प्रस्तावित करता है। यह अप्रोच कोड जेनरेशन, स्ट्रक्चर्ड डेटा, और repetitive content के लिए अच्छी तरह काम करता है।
Medusa heads
Medusa टारगेट मॉडल में अतिरिक्त prediction heads जोड़ता है, समानांतर में कई candidate टोकन जेनरेट करता है:
# Medusa को मॉडल modification की आवश्यकता होती है
model = load_medusa_model("path/to/medusa_llama_70b")
# अतिरिक्त heads पोजीशन +1, +2, +3, ... पर टोकन predict करते हैं
Medusa ड्राफ्ट मॉडल को पूरी तरह eliminate करता है लेकिन मॉडल modification और retraining की आवश्यकता होती है। कस्टम मॉडल डिप्लॉयमेंट वाले ऑर्गनाइजेशंस को उच्च इंटीग्रेशन complexity के बावजूद Medusa worthwhile लग सकता है।
स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग कब मदद करती है
स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग विशिष्ट conditions के तहत सबसे मजबूत returns देती है:
अनुकूल परिदृश्य: - लेटेंसी को प्राथमिकता देने वाले इंटरैक्टिव चैट एप्लिकेशन - सिंगल-यूजर इनफरेंस जहां GPU underutilization अधिक है - लॉन्ग-फॉर्म जेनरेशन (कहानियां, डॉक्यूमेंट्स, कोड) - predictable टोकन patterns वाले वर्कलोड
कम अनुकूल परिदृश्य: - पहले से GPU saturate कर रही हाई-थ्रूपुट बैच प्रोसेसिंग - बहुत छोटे रिस्पॉन्स (speculate करने के लिए कम टोकन) - कम acceptance rates वाली अत्यधिक creative/random जेनरेशन - मेमोरी-constrained डिप्लॉयमेंट जहां ड्राफ्ट मॉडल फिट नहीं होता
निर्णय फ्रेमवर्क:
IF (जेनरेशन के दौरान GPU utilization < 50%)
AND (औसत response length > 100 टोकन)
AND (ड्राफ्ट मॉडल मेमोरी में फिट होता है)
→ स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग इनेबल करें
IF (GPU utilization > 80%)
OR (मेमोरी pressure अधिक)
→ इसके बजाय batching ऑप्टिमाइजेशन पर फोकस करें
इंफ्रास्ट्रक्चर विचार
स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग विशिष्ट इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताएं पेश करती है:
मेमोरी overhead: ड्राफ्ट मॉडल अतिरिक्त GPU मेमोरी consume करते हैं। पर्याप्त headroom सुनिश्चित करें: - ड्राफ्ट मॉडल weights: साइज के आधार पर ~1-8GB - ड्राफ्ट टोकन के लिए अतिरिक्त KV cache - Verification tensor allocations
Compute patterns: Verification phases स्थिर autoregressive जेनरेशन से भिन्न bursty compute patterns बनाते हैं। GPU utilization variability को मॉनिटर करें और batch sizes accordingly एडजस्ट करें।
ड्राफ्ट मॉडल serving: विकल्पों में शामिल हैं: - Co-located: ड्राफ्ट टारगेट के समान GPU(s) पर चलता है - Separate: ड्राफ्ट जेनरेशन के लिए dedicated GPU - CPU-offloaded: मेमोरी बचत के लिए छोटे ड्राफ्ट CPU पर चल सकते हैं
स्केल पर स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग deploy करने वाले ऑर्गनाइजेशंस ऑप्टिमल हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन और capacity planning के लिए Introl की GPU infrastructure expertise का लाभ उठा सकते हैं।
प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट चेकलिस्ट
प्रोडक्शन में स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग इनेबल करने से पहले:
1. बेसलाइन मेजरमेंट - वर्तमान लेटेंसी और थ्रूपुट मापें - जेनरेशन के दौरान GPU utilization प्रोफाइल करें - बॉटलनेक्स की पहचान करें (मेमोरी, compute, communication)
2. ड्राफ्ट मॉडल सेलेक्शन - representative प्रॉम्प्ट्स के साथ कई ड्राफ्ट साइज टेस्ट करें - अपनी विशिष्ट distribution के लिए acceptance rates मापें - अगर acceptance 60% से नीचे है तो फाइन-ट्यूनिंग पर विचार करें
3. कॉन्फ़िगरेशन ट्यूनिंग - num_speculative_tokens के साथ experiment करें (आमतौर पर 4-8) - acceptance rate बनाम ड्राफ्ट overhead को balance करें - टारगेट batch sizes के साथ मेमोरी usage प्रोफाइल करें
**4. Rollo
[सामग्री अनुवाद के लिए संक्षिप्त की गई]
