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📰 来源：Towards Data Science | 📅 翻译日期：2026年8月24日
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🤖 翻译：DeepSeek AI · 仅供参考
投机解码原理
投机解码可以将未充分利用的CPU计算转化为更快的token生成，而不会改变模型的输出。
vLLM测试结果
在我们的vLLM测试中，DFlash在Intel Xeon 6上以Qwen3.5-9B模型、1并发下，实现了 3.92倍 的自回归吞吐量。
性能决定因素
我们拆解了加速的来源，解释了接受度指标，并展示了决定投机是否划算的因素。
参考资料
📌 *本文自动翻译排版，如有不准确之处欢迎指正*
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