推理成本优化：Speculative Decoding、Chunk Decoding 与混合推理

（开发者终于有办法让模型“跑得快、算得少、效果不掉”）

过去一年，我们很少再讨论“模型怎么训练”，更多在谈“模型怎么跑得起”。算力预算不断压缩、应用端延迟要求不断提高、手机和边缘端又开始在容纳 20B～100B 模型，推理成为新的瓶颈。你可能也经历过：模型效果很好，但线上一跑，成本高得离谱；加点批处理可以省算力，但延迟又上不去；想上移动端，但生成速度慢得让用户想打人。

这背后折叠出一个行业事实——大模型推理已经不是单点优化，而是一场体系工程。
Speculative Decoding、Chunk Decoding 与 Hybrid Inference（混合推理）正是这场工程中的三种关键“齿轮”。它们解决的问题类似：如何让模型产生同样的输出，但少算一些算力、少等一些时间。

这篇文章，我想和你一起把这三种技术讲“懂”，讲到你能画出脑内图、能立即复现 demo，并能理解为什么它们是未来 LLM 应用工程化的基本能力。

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一、为什么“推理成本”难，难在哪？

你可能已经听说过一些简单说法：推理成本＝显存 × FLOPs × 时间。但真正让我们吃瘪的不是这三个字母，而是它们之间的耦合。

想象一下，大模型的推理好比一辆需要实时“造轮胎”的汽车。每生成一个 token，它都要重新跑一遍注意力、KV Cache、线性层与激活函数。车轮不是造好一套上去，而是——每跑一米造一个轮子。
这意味着：

1. 每个 token 都要严格顺序执行（自回归导致无法并行生成）。

2. 每一步都需要完整的 forward（几十到上百层）。

3. 模型越大，每个 toke