Specular: 单模型稀疏自推测解码高效推理框架

创新性地提出以大模型自身稀疏变体作为Draft Model，实现推测解码的极致高效与一致性。核心成果已在人工智能领域国际顶会AAAI投稿。

项目简介

随着大语言模型（LLM）在各类智能应用中的广泛落地，推理效率与资源消耗已成为制约其边端部署和大规模应用的关键瓶颈。传统推测解码（Speculative Decoding）虽能提升推理速度，但普遍依赖于独立的小型草稿模型，带来系统复杂度、分布不一致和资源冗余等问题。

本项目Specular首创性地提出：直接利用大模型自身的稀疏推理变体作为Draft Model，通过单模型双模式切换，实现了推测解码的高效、简洁与无损一致性。该方法不仅极大简化了系统架构，还显著提升了草稿Token的可接受率和整体推理吞吐量，为大模型推理加速提供了全新范式。

特性/方案	FlashAttention（本项目基础）	llama.cpp	vLLM
核心定位	GPU高效Attention加速	轻量级CPU/多平台推理	GPU端高效推理与多任务调度
长序列支持	良好，显存占用低，吞吐高	有一定支持，长序列效率下降	良好，PagedAttention优化
推理吞吐量	高（适合大批次长序列）	中等（适合小批次/端侧）	高（多流并发、批量推理）
创新算法集成	便于集成稀疏/推测解码等创新	算法集成有限，偏底层优化	支持推测解码、批量推理等创新
系统级端到端优化	支持全流程协同优化	主要关注模型本身	支持调度与内存管理优化
边端适配性	适配消费级GPU	适合低端/移动设备	主要面向GPU服务器

本项目选用FlashAttention作为大语言模型推理加速框架，主要考虑以下方面：

高效的Attention算子：FlashAttention通过定制CUDA核和流水线机制，提升了推理效率和显存利用率，适合长序列和大批次场景。
主流大模型兼容性与生态：FlashAttention已集成到HuggingFace等主流生态，支持LLaMA、OPT、Qwen等多种模型，便于多模型适配和迁移。
创新算法的良好基础：其高效实现和灵活接口为“单模型稀疏自推测解码”等创新算法提供了底层支撑，便于系统级端到端优化。
系统级优化与可扩展性：FlashAttention不仅关注算子加速，也便于全流程协同优化，支持后续集成稀疏化、推测解码、内存管理等系统级创新。

因此，FlashAttention能够较好地满足本项目对高效、创新和系统级优化的需求，适用于边端友好、可扩展的大模型推理框架开发。

目前已完成自推测解码核心模块的设计与实现，并在消费级GPU（如4090）上进行了系统性测试，取得了如下初步成果：

注意：目前项目已实现核心推测解码部分，后续将在复赛阶段进一步集成注意力计算加速（如vAttention）和更智能的内存管理机制，持续提升系统性能与适用性。

本项目为学术竞赛原型，核心代码已开源，欢迎复现与交流。

# 环境依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行推测解码主程序
python main.py --model-path <your-llm-path> --sparse-mode draft --max-length 1024

本项目得益于开源社区的诸多优秀成果，特别感谢HuggingFace Transformers、FlashAttention等项目的贡献者。感谢大赛组委会提供的交流平台与评测资源，也感谢所有为本项目提供建议和帮助的同仁。

如有合作意向或技术交流，欢迎通过issues或邮箱联系我们。 Specular团队，致力于提升大模型推理效率和适用性