主要观点总结
本文介绍了苹果与英伟达合作，旨在加速和优化大语言模型（LLM）的推理性能。文章详细描述了ReDrafter（一种推测解码技术）如何通过三个关键技术——RNN草稿模型、动态树注意力算法和知识蒸馏训练，来加速LLM的推理过程。ReDrafter技术已经整合到英伟达的TensorRT-LLM方案中，并通过苹果的基准测试结果显示，在GPU上使用该技术可以显著提高LLM的推理速度。此外，ReDrafter还减少了GPU资源的需求，为LLM在各种硬件平台上的使用提供了新的可能性。
关键观点总结
关键观点1: 苹果与英伟达合作，旨在加速和优化大语言模型（LLM）的推理性能。
两大科技巨头联手，共同研究并应用新的技术以提升LLM的推理效率。
关键观点2: ReDrafter推测解码技术的三个关键技术。
包括RNN草稿模型、动态树注意力算法和知识蒸馏训练，这些技术共同提高了LLM的推理速度。
关键观点3: ReDrafter技术已经整合到英伟达的TensorRT-LLM方案中。
这一整合将有助于提高LLM在生产环境中的推理效率，并可能推动该领域的技术进步。
关键观点4: ReDrafter技术通过基准测试验证了其有效性。
在GPU上使用该技术可以显著提高LLM的推理速度，并减少GPU资源的需求。
文章预览
巨头联手 加速大模型 近日，苹果与英伟达宣布合作，旨在加速和优化大语言模型（LLM）的推理性能。 为了改善传统自回归 LLM 推理效率低 和 内存带宽小 的问题，今年早些时候，苹果机器学习的研究人员发布并开源了一种名为「 ReDrafter 」（Recurrent Drafter，循环草稿模型）的推测解码技术。 图源：GitHub 目前，ReDrafter 已经整合到英伟达的可扩展推理方案「 TensorRT-LLM 」当中，后者是基于「TensorRT」深度学习编译框架的专为优化 LLM 推理而设计的开源库，支持包括「Medusa」等推测解码方法。 不过，由于 ReDrafter 所包含的算法使用了之前从未用过的运算符，因此英伟达方面添加了新的运算符，或者公开了现有的运算符，大大提高了 TensorRT-LLM 适应复杂模型和解码方式的能力。 图源：GitHub 据悉，ReDrafter 推测解码通过 三个关键技术 来加速 LLM 的推理过程：
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