Pipeline Parallelism is All You Need for Optimized Early-Exit Based Self-Speculative Decoding

📄 arXiv: 2509.19368v1 📥 PDF

作者: Ruanjun Li, Ziheng Liu, Yuanming Shi, Jiawei Shao, Chi Zhang, Xuelong Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-19

备注: 17 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出流水线并行自推测解码PPSD，优化基于早退出的LLM推理。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 自推测解码 早退出 流水线并行 模型推理加速

📋 核心要点

  1. 现有基于早退出的自推测解码方法，在实际应用中加速效果不佳，常因draft成本过高导致负加速。
  2. 论文提出流水线并行自推测解码（PPSD），通过流水线化draft和验证过程，避免浪费计算资源。
  3. 实验结果表明，PPSD在多种基准测试中实现了2.01x~3.81x的加速比，接近最优加速效果。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）具有出色的生成质量，但由于每个输出token都需要通过所有模型层自回归生成，因此推理成本非常高。基于早退出的自推测解码（EESD）旨在降低这一成本。然而，在实践中，即使具有良好对齐的早退出头和选择的退出位置，许多方法也难以在这种draft-then-verify范式中实现预期的加速。我们的分析表明，只有当绝大多数draft token被LLM接受时，EESD才能获得收益。否则，draft成本可能会超过加速增益，导致负加速。为了缓解这个问题，我们提出了流水线并行自推测解码（PPSD），它完全流水线化draft和验证工作，从而避免在失败的预测上浪费精力。它具有两个关键创新。我们将模型层配置为流水线，其中早退出（draft）计算和剩余层（验证）计算重叠。我们交错进行每个token的draft和验证。当LLM在其最后几层中验证当前token时，早退出路径同时draft下一个token。这种verify-while-draft方案使所有单元保持忙碌，并类似于流水线化推测和验证阶段，从而动态地验证token。经验结果证实，PPSD在自推测LLM推理中实现了最先进的加速。在不同的基准测试中，PPSD实现了2.01x~3.81x范围内的加速比，在固定的接受率和退出位置上几乎获得了最佳加速，展示了其在提供高效自推测方面的进步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）推理成本高昂的问题，尤其是在基于早退出的自推测解码（EESD）方法中，由于draft token的接受率不高，导致draft阶段的计算开销抵消了加速效果，甚至出现负加速。现有方法的痛点在于draft和验证阶段的效率不高，存在资源浪费。

核心思路：论文的核心思路是采用流水线并行的方式，将draft和验证过程并行化，使得在验证当前token的同时，可以并行地draft下一个token。通过这种方式，可以充分利用计算资源，避免在未被接受的draft token上浪费计算。

技术框架：PPSD的技术框架主要包括以下几个部分：首先，将模型层配置为流水线，使得早退出（draft）计算和剩余层（验证）计算可以重叠进行。其次，交错进行每个token的draft和验证，即在LLM验证当前token时，早退出路径同时draft下一个token。这种verify-while-draft的方案保证了所有计算单元的忙碌状态。

关键创新：PPSD最重要的技术创新点在于其流水线并行的draft和验证机制。与传统的EESD方法相比，PPSD能够充分利用计算资源，避免在未被接受的draft token上浪费计算，从而显著提高推理效率。本质区别在于，PPSD将draft和验证过程并行化，而传统方法是串行执行。

关键设计：PPSD的关键设计在于如何将模型层配置为流水线，以及如何实现draft和验证的交错执行。具体的参数设置和网络结构可能需要根据具体的LLM进行调整，但核心思想是保证draft和验证过程能够尽可能地并行进行，从而最大化计算资源的利用率。

📊 实验亮点

实验结果表明，PPSD在多种基准测试中实现了显著的加速效果，加速比在2.01x~3.81x之间。这一结果表明，PPSD能够有效地提高LLM的推理效率，并且在固定的接受率和退出位置上，PPSD几乎获得了最佳的加速效果，证明了其在高效自推测方面的优势。

🎯 应用场景

PPSD具有广泛的应用前景，可用于加速各种基于LLM的应用，如机器翻译、文本摘要、对话生成等。通过降低LLM的推理成本，PPSD可以使得这些应用在资源受限的环境中也能高效运行，并促进LLM在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) deliver impressive generation quality, but incur very high inference cost because each output token is generated auto-regressively through all model layers. Early-exit based self-speculative decoding (EESD) has emerged to mitigate this cost. However, in practice, many approaches struggle to achieve the expected acceleration in such draft-then-verify paradigm even with a well-aligned early-exit head and selected exit position. Our analysis reveals that EESD only pays off when the vast majority of draft tokens are accepted by the LLM. Otherwise, the draft cost may overcome the acceleration gain and lead to a negative speedup. To mitigate this, we propose Pipeline-Parallel Self-Speculative Decoding (PPSD) that fully pipelines the draft and verification work so that no effort is wasted on failed predictions. It has two key innovations. We configure the model layers as a pipeline in which early-exit (draft) computations and remaining-layer (verification) computations overlap. We interleave drafting and verification per token. While the LLM is verifying the current token in its final layers, the early-exit path simultaneously drafts the next token. Such a verify-while-draft scheme keeps all units busy and validates tokens on-the-fly analogous to pipelining the speculation and verification stages. Empirical results confirm that PPSD achieves state-of-the-art acceleration in self-speculative LLM inference. On diverse benchmarks, PPSD achieves speedup ratios in the range of 2.01x~3.81x, which gains almost the optimal acceleration at the fixed acceptance rate and exit position, showcasing its advancement in providing efficient self-speculation.