随着大语言模型（LLM）应用从实验走向生产，推理性能成为影响用户体验与运营成本的关键因素。在追求更低延迟与更高吞吐量的过程中，推测解码（Speculative Decoding）与动态批处理（Dynamic Batching）成为两种核心优化技术，它们分别从算法层与系统层切入，却共同面临着内存带宽、硬件异构性与延迟 - 吞吐量权衡的工程挑战。
推测解码：算法层的并行验证艺术
推测解码的核心思想是「以小博大」—— 使用一个轻量级的草稿模型（Draft Model）快速生成多个候选 token，然后由目标大模型（Target Model）在一次前向传播中并行验证这些候选。这一过程如同让助手先起草文稿，再由专家批量审阅，避免了专家逐字推敲的时间消耗。
工程实现的三重优化
流程编排：典型实现包含预处理、草稿生成、并行验证与控制回退四个阶段。草稿模型与目标模型需共享 tokenizer，其 KV Cache 结构也需对齐，以便复用前缀注意力计算结果。验证阶段将真实前缀与候选 token 拼接为长序列，一次性送入大模型获取每个位置的分布，然后顺序比对候选 token 是否匹配。当出现首个不匹配时，接受此前所有匹配 token，并将不匹配位置作为新的解码起点。
内存布局：推测解码是典型的内存带宽受限任务。优化重点在于 KV Cache 的连续性与对齐管理。实践中常采用行优先、head 连续的布局（如[batch, layer, head, seq, head_dim]），减少随机访存。对于草稿与目标模型共用的前缀部分，需单独缓存其 KV 值，避免重复计算注意力。两套 KV Cache 需建立精确的位置映射，以便在回退时快速清理无效候选的缓存。
硬件并行：在 GPU 集群上，可将草稿模型与目标模型部署于不同设备，形成生产者 - 消费者流水线。草稿模型持续生成候选 token 并放入队列，目标模型则持续从队列取出候选进行验证。验证阶段可将多个候选 token 的注意力与 MLP 计算融合到单个内核中，减少内核启动开销。结合连续批处理技术，将不同请求的候选 token 打包为一个大 batch，可显著提升 GPU 利用率。
延迟权衡与自适应策略
推测解码虽能降低整体生成时间，但会引入额外的首 token 延迟（TTFT），因为需要先运行草稿模型。因此，在短序列或极低延迟要求的场景中，可能需禁用此技术。工程上通常根据最近若干步的候选通过率动态调整候选长度 k，或在高通过率时增大 k 以提升加速比，在低通过率时退回到普通自回归解码。
动态批处理：系统层的资源调度博弈
与推测解码不同，动态批处理（又称连续批处理）是系统层的优化，其核心是在多请求并发场景下，动态调整每个解码步的批量大小，以最大化吞吐量同时控制延迟。
调度机制与队列管理
动态批处理将传统的静态批处理「先攒满再执行」改为「按步调度」。每一解码迭代执行四个操作：1）为当前活跃序列生成下一 token；2）将已完成的序列移出 batch 并释放其 KV Cache；3）从等待队列选取新请求加入 batch（受显存与最大并发限制）；4）进入下一轮迭代。
高效的 KV Cache 管理是关键。系统需维护逻辑 ID 到物理存储槽的映射，支持在任意步插入新序列，并及时回收已完成序列的缓存以避免碎片。vLLM 的 PagedAttention 技术通过分页机制实现这一点，允许不同序列的 KV Cache 非连续存储，显著提升内存利用率。
延迟 - 吞吐量的微妙平衡
动态批处理的优化目标是在给定硬件资源与延迟 SLA 下最大化吞吐量。其性能表现呈现非线性特征：在中等负载下，新请求可几乎立即插入下一解码步，既能提升吞吐又能降低中位数延迟；但在高负载接近饱和时，GPU 计算槽位被占满，新请求必须排队等待，导致尾部延迟显著上升。
工程上需通过多个可调参数实现平衡：
- 最大 batch token 数：而非单纯请求数，更准确控制单步计算量。
- 队列等待超时：为每个请求设置最大等待时间，超时则单独或小批量执行，牺牲吞吐换取延迟保障。
- 多级优先级队列：区分交互式请求（低延迟通道）、标准请求（中等 batch）与批量任务（吞吐优先通道），实现资源隔离与差异化 SLA。
异构硬件适配
在 GPU 上，大 batch 有助于提高 SM 占用率与 GEMM 效率，但需注意序列长度差异导致的 KV Cache 访问模式变化。在专用芯片如 Cerebras 上，由于其超大 SRAM（最新达 44GB）可容纳整个中小型模型，避免了权重加载延迟，为动态批处理提供了不同的优化空间。如 Sean Goedecke 所述，OpenAI 的 GPT-5.3-Codex-Spark 可能就是为此类硬件优化的蒸馏模型，在专用芯片上实现超低延迟推理。
技术对比与协同落地
适用场景分析
推测解码与动态批处理并非互斥，而是可从不同维度协同优化：
- 推测解码更适合长文本生成、对整体生成时间敏感的场景，尤其在草稿模型与目标模型能力匹配度高时，加速效果显著。
- 动态批处理更适合多用户并发、请求到达模式随机的在线服务，通过精细调度实现资源利用率最大化。
- 结合使用：推测解码可作为动态批处理中的一个「加速插件」，对 batch 中符合条件的请求启用推测解码，其余请求使用普通解码，实现混合优化。
工程落地参数清单
基于前述分析，以下是一组可落地的工程参数建议：
推测解码配置：
- 候选长度 k：初始值 4-8，根据最近 10 轮的通过率动态调整（通过率 > 80% 则 k+=1，<50% 则 k-=1）。
- 草稿模型选择：为目标模型参数量 20%-30% 的蒸馏版本，量化至 INT8/FP8。
- 启用条件：序列长度 > 32 且并发请求数≥2 时自动启用。
动态批处理配置：
- 最大 batch token 数：根据 GPU 显存设定，一般为显存容量 /（模型参数量 ×2+KV Cache 预估）。
- 队列超时：交互式队列 50ms，标准队列 200ms，批量队列 1000ms。
- 监控指标：P50/P95/P99 延迟、token/s、GPU 利用率、OOM 发生率。
内存布局优化：
- KV Cache 布局：采用
[batch, head, seq, head_dim]连续布局，按 head 维度优先存储。 - 分页大小：128 或 256 个 token，与 Attention 内核的优化尺寸对齐。
- 缓存回收：LRU 策略，空闲超时 2 秒后移至 CPU 内存。
监控与调优闭环
建立持续监控与反馈调优机制至关重要：
- 实时看板：跟踪 QPS、token/s、TTFT、各百分位延迟、GPU 显存使用率。
- 自适应调节：当 P95 延迟超过 SLA 时，自动降低最大 batch token 数或缩短队列超时。
- A/B 测试：任何参数变更都应在影子流量或小比例生产流量上验证，避免性能回退。
结语
推测解码与动态批处理代表了 LLM 推理优化的两个维度：算法创新与系统调度。在实际工程中，两者往往需要结合使用，并针对具体硬件特性进行调优。随着专用推理芯片的成熟与模型蒸馏技术的发展，我们有望看到更多硬件感知的优化方案出现，在延迟、吞吐量与成本之间找到更精细的平衡点。最终，成功的推理优化不是追求单一指标的极致，而是构建一个能够自适应负载变化、兼顾多种 SLA 要求的弹性系统。
资料来源：
- Sean Goedecke. "Two different tricks for fast LLM inference." 2026-02-15.
- 推测解码与动态批处理相关技术博客、文档与开源实现分析。