Energieeinsparungen durch spekulatives Decoding: Benchmark-Analyse

Spekulatives Decoding hat sich als wirkungsvolle Technik etabliert, um die Latenz und die Kosten von LLM‑Inference zu senken. Trotz dieser Fortschritte wurde die Energieeffizienz dieser Modelle bislang zu wenig untersucht.

In der vorliegenden Studie wird ein umfassender Überblick über die Energieanforderungen spekulativer Decoding‑Strategien gegeben. Dabei werden die Einflüsse von Modellgröße, Modellfamilie, verschiedenen Decoding‑Ansätzen und Datensatzmerkmalen detailliert analysiert.

Die Ergebnisse zeigen, wie unterschiedliche Faktoren die Energieoptimierung beeinflussen und liefern damit wertvolle Erkenntnisse für die Entwicklung energieeffizienterer KI‑Anwendungen.