投机采样 Draft Model 推理加速

投机采样与草稿模型推理加速架构 (Speculative Decoding & Draft-Model Inference Acceleration Architecture) 是在不改变大模型原始输出概率分布的前提下，利用计算密集度换取显存带宽读取瓶颈、将大模型单 Token 生成速度提升 2~3 倍的无损加速算法；核心机制：1) 草稿模型推测生成 (Draft Propose): 采用极小、极快的草稿小模型（如 1B 的 Draft Model）以极快速度自回归预测生成后续 $K$ 个 Candidate Tokens；2) 目标大模型并行验证 (Target Parallel Verify): 将原始 Prompt 与草稿模型生成的 $K$ 个候选 Token 打包为单次前向传播送入目标大模型（70B Target Model），目标模型利用其极高的矩阵并行算力在单次前向内同时计算出这 $K$ 个 Token 的目标条件概率分布；3) 拒绝采样概率校验 (Rejection Sampling): 按照接受概率判定条件 $\alpha_i = \min\left(1, \frac{P_{\text{target}}(x_i)}{P_{\text{draft}}(x_i)}\right)$ 依次决定是否接受每个 Token，若中途拒绝则重新采样一个修正 Token 并放弃后续推测，数学证明最终输出分布与纯大模型完全等价。

交互式低延迟对话服务、代码自动补全极速提示、大模型本地及云端推理加速。

大模型单序列自回归解码受限于 GPU 显存带宽 (Memory-Bound)，每生成一个 Token 必须完整加载一次数十 GB 权重；投机采样使得目标模型单次加载权重即可并发验证多个 Token，将 TPOT 压缩 50% 以上。

数学推导为什么投机采样的拒绝采样算法能严格证明其最终采样的概率分布与目标大模型 $P_{\text{target}}(x)$ 100% 绝对一致（无损数学证明）？

草稿步长 $K$ (Lookahead Step, 通常取 3~5) 与草稿接受率 $\alpha$ (Acceptance Rate) 对最终实际加速比的理论模型推导？

无草稿模型的投机加速范式：Medusa (多头预测并行生成) 与 Eagle (引入特征层自回归加速) 的原理对比？

基于 N-Gram / Prompt 匹配的提示词投机采样 (Prompt Lookup Decoding): 为什么在代码重构与长文档翻译任务中无需额外训练任何模型即可提速 2 倍？

在多租户高并发场景下，草稿模型与目标模型的 GPU 显存共存与并发调度策略？