Beschleunigung von Inferenz mit spekulativem Decoding auf AWS Trainium und vLLM

In diesem Beitrag zeigen wir, wie spekulatives Decoding die Inferenz von großen Sprachmodellen beschleunigt und die Kosten pro Token auf AWS Trainium2 deutlich reduziert.

Spekulatives Decoding nutzt die Parallelität von Trainium2, indem mehrere mögliche Token gleichzeitig generiert werden, bevor das Modell entscheidet, welcher Token tatsächlich ausgegeben wird. Der Ansatz erzeugt mehrere Vorhersagen in einem Schritt, prüft sie anschließend und wählt den wahrscheinlichsten Token aus. Dadurch werden unnötige Berechnungen vermieden.

Durch das frühzeitige Eliminieren von unwahrscheinlichen Token spart man Rechenzeit und damit Rechenressourcen. Auf AWS Trainium2, das auf Tensor-Operationen optimiert ist, bedeutet das eine erhebliche Einsparung bei den Compute‑Kosten. In Kombination mit vLLM lässt sich die Effizienz weiter steigern, indem die Spekulation nahtlos in die bestehende Inferenzpipeline integriert wird.

Zusammengefasst ermöglicht spekulatives Decoding eine schnellere und kostengünstigere Inferenz, was besonders für Anwendungen mit hohem Token-Ausstoß von Vorteil ist.