在大型语言模型（LLM）推理过程中，推测解码（speculative decoding）已成为提升吞吐量和降低延迟的关键技术。它通过小型草稿模型生成候选 token 序列，由主模型并行验证，从而实现多 token 一次性生成，避免传统自回归解码的顺序瓶颈。然而，在多 GPU 部署中，内存带宽往往成为主要限制因素，尤其是 attention 和 MLP 操作间的频繁内核切换导致的中间数据读写开销。Together AI 的优化策略聚焦于内核融合（kernel fusion），将这些操作融合为单一 CUDA 内核，减少内存访问，实现 4 倍加速。
内核融合的核心在于将 Transformer 层内的子图操作合并，避免多次 GPU 内核启动和全局内存传输。以 attention 模块为例，标准实现中 Query-Key-Value 计算、softmax 和输出投影需多次内存加载，而融合后，这些步骤在共享内存中连续执行，仅需一次输入输出。同样，MLP 中的线性变换和激活函数（如 GELU）也可融合，消除中间激活张量的持久化存储。根据 Together AI 的工程实践，这种融合可将内存带宽需求降低 50% 以上。在推测解码管道中，草稿生成阶段使用轻量融合内核加速候选序列产生，验证阶段则并行融合主模型的 attention-MLP 链路，支持多头执行（multi-head execution），允许同时验证多个分支路径。
证据显示，在 8 张 NVIDIA H100 GPU 集群上部署 Llama-70B 模型时，未融合基线推理延迟约为 200ms/token，而融合优化后降至 50ms/token，实现 4 倍 speedup。该加速主要源于减少内核启动开销（从 20+ 次/层减至 5 次/层）和内存流量优化（带宽利用率从 70% 升至 95%）。Together AI 的内部基准测试表明，在高负载批次（batch size=32）下，融合策略在保持输出质量不变的前提下，提升整体吞吐量至 5000 tokens/s/GPU。此外，与 FlashAttention 等注意力优化结合，进一步放大效果，避免了 KV cache 的冗余复制。
要落地此类优化，需关注以下参数和清单。首先，融合粒度阈值：对于 attention-MLP 融合，设置操作复杂度阈值为 1e9 FLOPs，若超过则拆分以防寄存器溢出；草稿模型规模控制在主模型的 1/10（如 7B 草稿配 70B 主模型），draft length=4-8 以平衡接受率（目标 60%+）和验证开销。其次，多 GPU 配置：采用张量并行（TP=8）结合流水线并行（PP=2），AllReduce 操作融合至后续 LayerNorm，减少通信延迟至 10μs/步。监控要点包括：内存带宽利用率（目标 >90%），内核融合成功率（>95%），以及接受率衰减（若 <50%，调整 draft 温度至 0.7）。回滚策略：若融合导致精度损失 >0.5%，fallback 至标准 cuBLAS 调用。
实施时，推荐使用自定义 CUDA 扩展，如基于 CUTLASS 的融合 GEMM 模板，集成至 vLLM 或 TensorRT-LLM 框架。参数调优可通过短时基准（如 1000 步生成）迭代，关注峰值内存（<80% HBM）和尾延迟（p99 <100ms）。风险包括硬件兼容性（Ampere 架构以上最佳）和调试复杂度，建议从小规模单 GPU 验证起步。
通过这些工程化实践，内核融合不仅提升了推测解码的效率，还为多 GPU LLM 服务提供了可扩展路径。在生产环境中，结合动态批处理，可进一步将成本降低 60%，助力实时 AI 应用落地。