TorchSpec 实现大规模分离式推测解码训练，已被腾讯混元等采用
zhyncs42 · x · 2026-07-30
TorchSpec 团队发布了关于大规模分离式推测解码训练的开源项目文章。随着 Kimi K2.5、GLM 5 等千亿参数大模型对长上下文和智能体工作流的需求增加，高效推理成为关键瓶颈。
文章指出，在训练 EAGLE-3 等推测解码的草稿模型时，需要从目标模型传递海量的隐藏状态（例如单条 12.8 万 token 的训练样本就需要约 7GB 数据）。传统将其预计算并存储在磁盘的方法会带来巨大的 I/O 压力。TorchSpec 率先提出并实现了分离式训练架构来解决这一系统瓶颈，目前该项目已被 DigitalOcean、CoreWeave 等云厂商采用，腾讯混元甚至基于此扩展出了全新的 AngelSpec 算法。
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