Speculative Decoding: 2-3x Snelheidsverbetering voor LLM-Inferentie
Bijgewerkt 11 december 2025
Update december 2025: Speculative decoding evolueert van onderzoek naar productiestandaard. NVIDIA demonstreert 3,6x doorvoerverbeteringen op H200 GPU's. vLLM en TensorRT-LLM bieden native ondersteuning. Draft models stellen 5-8 tokens voor die parallel worden geverifieerd—benutting van GPU-capaciteit die ongebruikt blijft bij single-token generatie. Outputkwaliteit ongewijzigd; latentie 2-3x gereduceerd.
Large language models genereren tekst één token tegelijk, en elke token vereist een volledige forward pass door miljarden parameters. Dit sequentiële knelpunt creëert latentie die gebruikers frustreert die wachten op antwoorden, zelfs wanneer GPU's gedeeltelijk onbenut blijven tijdens berekeningen. Speculative decoding doorbreekt dit knelpunt door kleine, snelle draft models te gebruiken die meerdere tokens voorstellen die grotere target models parallel verifiëren, met een snelheidsverbetering van 2-3x zonder de outputkwaliteit aan te tasten.¹
De techniek is in 2025 geëvolueerd van onderzoekscuriositeit naar productiestandaard. Zowel vLLM als TensorRT-LLM bieden native speculative decoding ondersteuning, waarbij NVIDIA 3,6x doorvoerverbeteringen demonstreert op H200 GPU's.² Inzicht in wanneer speculative decoding helpt, hoe draft models te selecteren, en welke frameworks de beste implementaties bieden, stelt organisaties in staat om inferentiekosten en latentie drastisch te verlagen.
Hoe speculative decoding werkt
Traditionele autoregressieve generatie produceert tokens sequentieel:
- Model ontvangt prompt, genereert logits voor volgende token
- Sample token uit distributie
- Voeg token toe aan context, herhaal forward pass
- Ga door tot voltooiing
Elke stap vereist de volledige modelberekening, maar GPU's hebben veel meer capaciteit dan single-token generatie benut. Speculative decoding exploiteert de ongebruikte capaciteit:
Draft-fase: Een klein, snel model genereert K speculatieve tokens snel. Het draft model kan 5-8 kandidaat-voortzettingen produceren in de tijd die het target model nodig heeft voor één token.
Verificatiefase: Het target model verwerkt alle K tokens in één parallelle forward pass, waarbij het gelijktijdig waarschijnlijkheden berekent voor elke positie. GPU-parallellisme maakt verificatie van K tokens mogelijk met vergelijkbare kosten als het genereren van één token.
Accepteren/afwijzen: Vergelijk draft- en target-distributies op elke positie. Accepteer tokens waar distributies overeenkomen; wijs af en hersample waar ze afwijken. Het algoritme garandeert dat de output exact overeenkomt met wat het target model onafhankelijk zou produceren.³
De snelheidswinst komt van het accepteren van meerdere tokens per target model forward pass. Als de acceptatiegraad van het draft model gemiddeld 60% is en 8 tokens voorstelt, produceert elke verificatiepass ongeveer 5 tokens versus 1 zonder speculatie.
Prestatiebenchmarks
Productie-implementaties tonen substantiële snelheidsverbeteringen over modelfamilies:
Llama models op vLLM:⁴ - Llama 3.1-70B met 1B draft: 2,31x snelheidsverbetering - Llama 3.1-8B op enkele A100: 1,8x latentiereductie - Llama 3.1-70B bij lage request rates: 1,6x latentiereductie
TensorRT-LLM op H200:⁵ - Llama 3.1-405B met variërende draft models: >3x doorvoer - Gecombineerd met FP8-kwantisatie: 3,6x totale verbetering
SGLang met SpecForge:⁶ - Llama 4 Maverick: 2,18x snelheidsverbetering op MT-Bench - Llama 4 Scout: 2,0x acceleratie
EAGLE-methode (beste presteerder):⁷ - Ongeveer 0,8 draft-nauwkeurigheid (80% acceptatie) - 2,5-2,8x typische snelheidsverbeteringen - State-of-the-art op Spec-Bench leaderboard
Snelheidsverbeteringen variëren significant op basis van workload-karakteristieken. Synchrone, latentiegevoelige use cases zien de grootste winst. High-throughput batchverwerking profiteert minder omdat GPU-compute het knelpunt wordt in plaats van sequentiële generatie.
Framework-implementaties
vLLM speculative decoding
vLLM ondersteunt meerdere speculative decoding methodes inclusief draft model, ngram matching en EAGLE:
# Schakel draft model speculatie in
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-integratie (aanbevolen):
# EAGLE bereikt hogere acceptatiegraden
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's Eagle 3-integratie levert tot 2,5x snelheidsverbetering in diverse scenario's.⁸ Het framework handelt automatisch tokenverificatie en rejection sampling af, waarbij output-equivalentie met niet-speculatieve generatie behouden blijft.
TensorRT-LLM speculative decoding
TensorRT-LLM biedt diepere optimalisatie voor NVIDIA-hardware:
# Bouw engine met speculative decoding
trtllm-build \
--speculative_decoding_mode draft_tokens_external \
--max_draft_len 8 \
--checkpoint_dir $TARGET_CHECKPOINT \
--output_dir $ENGINE_DIR
Voor draft model configuratie:
# Draft model met aparte engine
trtllm-build \
--checkpoint_dir $DRAFT_CHECKPOINT \
--output_dir $DRAFT_ENGINE \
--max_batch_size 256
TensorRT-LLM's aangepaste kernels optimaliseren zowel draft-generatie als verificatiefases, waarbij maximale prestaties uit Tensor Cores en geheugenbandbreedte worden gehaald.
Triton Inference Server integratie
NVIDIA Triton Inference Server ondersteunt speculative decoding via vLLM backend:⁹
model_repository/
└── speculative_llm/
├── config.pbtxt
└── 1/
└── model.py
De Triton-integratie maakt productie-schaal deployment mogelijk met request batching, metrics collection en Kubernetes-native scaling terwijl speculative decoding voordelen behouden blijven.
Draft model selectie
Draft model kwaliteit bepaalt de effectiviteit van speculative decoding. Slechte draft models verspillen compute aan voorstellen die het target model afwijst.
Selectiecriteria
Architectuuruitlijning: Draft models uit dezelfde familie als targets bereiken hogere acceptatie. Llama 3.2-1B die draft voor Llama 3.1-70B presteert beter dan generieke kleine modellen omdat trainingsdata en tokenization overeenkomen.¹⁰
Grootteverhouding: Draft models variëren typisch van 1/10 tot 1/50 van de target-grootte. Kleinere drafts genereren sneller maar kunnen lagere acceptatie hebben. Test meerdere groottes om de optimale verhouding voor jouw workload te vinden.
Acceptatiegraaddrempel: Mik op 60%+ acceptatiegraad. Onder 50% kan verificatie-overhead speculatievoordelen tenietdoen. Gebruik profiling om daadwerkelijke acceptatie te meten voor jouw specifieke prompts.
Fine-tuning van draft models
Out-of-box draft models presteren vaak ondermaats op domeinspecifieke taken. Fine-tuning verbetert acceptatie drastisch:¹¹
# Fine-tune draft model op target distributie
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# Genereer trainingsdata door te samplen van target model
# Fine-tune draft om de output distributie van target te matchen
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()
Organisaties rapporteren 20-40% acceptatiegraadverbeteringen door domeinspecifieke draft fine-tuning. De investering betaalt zich terug voor high-volume inferentie workloads.
SpecForge voor SGLang
SpecForge biedt een doelgericht ecosysteem voor het trainen van draft models:¹²
- Native SGLang-integratie
- Geoptimaliseerde trainingsrecepten voor Llama 4 varianten
- Voorgetrainde speculators voor veelgebruikte modellen
Red Hat's Speculators-project standaardiseert speculative decoding met unified Hugging Face format en vLLM-integratie, wat draft model discovery en deployment vereenvoudigt.¹³
Geavanceerde technieken
Self-speculative decoding (SWIFT)
SWIFT elimineert aparte draft models door adaptief tussenliggende lagen van de target LLM over te slaan:¹⁴
- Geen hulpmodel vereist
- Geen extra training nodig
- 1,3x-1,6x snelheidsverbetering met behoud van output distributie
De techniek werkt door te voorspellen welke lagen kunnen worden overgeslagen op basis van tokenvertrouwen. Eenvoudige voortzettingen slaan meer lagen over; complexe redenering gebruikt volledige modeldiepte.
# Conceptuele SWIFT configuratie
config = SwiftConfig(
skip_threshold=0.8, # Sla lagen over wanneer vertrouwen > 0.8
min_layers=16, # Gebruik altijd minimaal 16 lagen
adaptive=True # Dynamisch aanpassen per token
)
SWIFT past bij scenario's waar het onderhouden van een apart draft model ongewenste complexiteit toevoegt.
Ngram speculatie
Voor gestructureerde outputs of voorspelbare patronen biedt ngram matching speculatie zonder neurale netwerken:
# vLLM ngram speculatie
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
--speculative-model "[ngram]" \
--ngram-prompt-lookup-max 4 \
--num-speculative-tokens 4
Ngram speculatie identificeert herhaalde patronen in de prompt of generatiegeschiedenis en stelt tokens voor op basis van geobserveerde sequenties. De aanpak werkt goed voor codegeneratie, gestructureerde data en repetitieve content.
Medusa heads
Medusa voegt extra predictie-heads toe aan het target model, die meerdere kandidaat-tokens parallel genereren:
# Medusa vereist modelaanpassing
model = load_medusa_model("path/to/medusa_llama_70b")
# Extra heads voorspellen tokens op posities +1, +2, +3, ...
Medusa elimineert het draft model volledig maar vereist modelaanpassing en hertraining. Organisaties met aangepaste model deployments kunnen Medusa de moeite waard vinden ondanks hogere integratiecomplexiteit.
Wanneer speculative decoding helpt
Speculative decoding levert het grootste rendement onder specifieke omstandigheden:
Gunstige scenario's: - Interactieve chatapplicaties die latentie prioriteren - Single-user inferentie waar GPU-onderbenutting hoog is - Lange-tekst generatie (verhalen, documenten, code) - Workloads met voorspelbare tokenpatronen
Minder gunstige scenario's: - High-throughput batchverwerking die GPU al verzadigt - Zeer korte antwoorden (weinig tokens om te speculeren) - Zeer creatieve/willekeurige generatie met lage acceptatiegraden - Geheugenbeperkte deployments waar draft model niet past
Beslissingsframework:
ALS (GPU-benutting < 50% tijdens generatie)
EN (gemiddelde antwoordlengte > 100 tokens)
EN (draft model past in geheugen)
→ Schakel speculative decoding in
ALS (GPU-benutting > 80%)
OF (geheugendruk hoog)
→ Focus in plaats daarvan op batching-optimalisaties
Infrastructuuroverwegingen
Speculative decoding introduceert specifieke infrastructuurvereisten:
Geheugenoverhead: Draft models verbruiken extra GPU-geheugen. Zorg voor voldoende ruimte: - Draft model weights: ~1-8GB afhankelijk van grootte - Extra KV cache voor draft tokens - Verificatie tensor allocaties
Compute-patronen: Verificatiefases creëren burst-achtige compute-patronen die verschillen van stabiele autoregressieve generatie. Monitor GPU-benutting variabiliteit en pas batch sizes dienovereenkomstig aan.
Draft model serving: Opties zijn onder andere: - Co-located: Draft draait op dezelfde GPU('s) als target - Separate: Dedicated GPU voor draft-generatie - CPU-offloaded: Kleine drafts kunnen op CPU draaien voor geheugenbesparingen
Organisaties die speculative decoding op schaal deployen kunnen Introl's GPU-infrastructuurexpertise benutten voor optimale hardwareconfiguratie en capaciteitsplanning.
Productie deployment checklist
Voordat je speculative decoding in productie inschakelt:
1. Basislijnmeting - Meet huidige latentie en doorvoer - Profileer GPU-benutting tijdens generatie - Identificeer knelpunten (geheugen, compute, communicatie)
2. Draft model selectie - Test meerdere draft-groottes met representatieve prompts - Meet acceptatiegraden voor jouw specifieke distributie - Overweeg fine-tuning als acceptatie onder 60%
3. Configuratie-tuning - Experimenteer met num_speculative_tokens (typisch 4-8) - Balanceer acceptatiegraad vs draft overhead - Profileer geheugengebruik met target batch sizes
**4. Rollo
[Inhoud ingekort voor vertaling]
