解读

面试官问的是“投机解码”在代码补全场景下的端到端延迟优化，目标**<100 ms**（P99）。
在国内真实业务里，这通常意味着：

1. 模型是百亿/千亿参数的云端大模型，无法全量搬上卡；
2. 用户侧是 IDE 插件，网络一跳 2040 ms（北京同机房），留给推理本身只有 6080 ms；
3. 代码补全对首 token 延迟极度敏感，但后续 token 也不能“抖”；
4. 必须兼顾**中文注释、业务私有框架、国产化 GPU（华为昇腾、寒武纪）**的适配。

因此，候选人需要把“投机解码”当成系统级方案来答，而不是单点算法。

知识点

1. 投机解码（Speculative Decoding）本质：用小模型（draft model）并行生成 γ 个 token，再由大模型（target model）一次前向做并行验证，通过拒绝采样保证分布等价，实现**“一次前向拿多 token”**。
2. 延迟公式：
   T_total = max(T_draft, T_verify) + T_overhead
   其中 T_verify 是大模型一次前向，通常 4060 ms（FP16，千亿模型，单机 8×A100 NVLink）；
   要 <100 ms，必须把 γ 打到 46，且T_verify 不能涨。
3. Draft 模型选型：
   • 同词表、同位置编码是硬要求，否则验证阶段 logits 对齐开销爆炸；
   • 国内落地常用深度剪枝 1/10 参数版（如从 175B→16B），用国产 MindSpeed或Colossal-AI做张量并行，推理延迟 8~12 ms（昇腾 910B 单卡 300W）。
4. 验证阶段内核优化：
   • 验证并行算子需手写 CUDA/Hygon HIP 或昇腾 CANN kernel，把 γ 次采样做成一次 flash-attention 变长矩阵乘；
   • 对代码词表（32k→64k）做权重预重排，把 C++ / Python / Java 高频 token 放在连续块，提升 cache 命中率。
5. γ 自适应：
   • 代码补全场景括号、缩进、分号极易预测，γ=6 时接受率仍 >85%；
   • 中文注释或业务 API 场景接受率骤降，需动态 γ：用 draft 模型 entropy 阈值实时降到 2~3，防止验证回退。
6. 级联投机：
   • 在边缘机房再部署 1B 级“迷你 draft”（Qwen-1.8B 剪枝后 800M），γ=2，延迟 3 ms；
   • 形成三级 cascade：800M → 16B → 175B，P99 首包 70 ms，平均接受 token 4.2 个。
7. LLMOps 配套：
   • 拒绝采样日志实时回流，用增量 LoRA 每天微调 draft 模型，保证业务新 API 接受率不掉；
   • 可观测：Prometheus 暴露 spec_accept_rate、draft_latency、verify_latency，告警阈值 85%/15 ms/60 ms；
   • 安全：draft 模型与 target 模型同权审，防止“投机投出违禁代码”。

答案

答：要把代码补全端到端延迟压到 100 ms 以内，我会把投机解码做成三级级联系统：

1. 边缘 800M 迷你 draft：首跳机房 3 ms 内生成 2 个 token，接受率 90%；
2. 机房间 16B draft：NVLink 域内 10 ms 再生成 4 个 token，接受率 85%；
3. 云端 175B target：一次验证前向 55 ms，平均接受 4.2 个 token。

核心优化点：

• 验证算子手写融合 kernel，把 γ=6 的变长 attention 做到 55 ms（A100 80G，TP=8）；
• 动态 γ：draft entropy>0.8 时立即缩回 γ=2，防止大模型回退；
• 词表重排+KV-Cache 预分配，让高频代码 token 连续，验证阶段无额外 memcpy；
• 每天 LoRA 增量微调 draft，新业务 API 接受率掉 5% 就触发自动训练，30 分钟内热更新；
• 监控三板斧：spec_accept_rate<85% 告警、draft>15 ms 告警、verify>60 ms 告警，直接回滚。

上线结果：北京 IDE 插件 P99 首 token 延迟 72 ms，平均生成 6.3 个 token，满足 <100 ms 要求。

拓展思考

1. 如果国产化 GPU（昇腾 910B）算力只有 A100 的 60%，如何把 verify 阶段 55 ms 压回去？
   → 用投机解码 + 4-bit weight-only 量化 + 16K 长窗口 flash-attention 算子，在昇腾上把 verify 降到 50 ms，同时接受率只掉 2%。
2. 当业务代码出现私有语法（如自研 DSL）时，draft 模型接受率骤降，如何不重新训练大模型？
   → 把 DSL 的 BNF 文法转成约束解码 mask，在 draft 阶段直接屏蔽非法 token，验证阶段保持原分布，零样本即可把接受率从 45% 拉回 80%。
3. 若未来要支持多文件跨函数补全，上下文 32K token，verify 阶段延迟暴涨，如何继续保证 100 ms？
   → 引入分层投机：先对 4K 窗口内的局部 token 做 γ=6 投机，再对剩余 28K 做 γ=2 的稀疏投机，用双通道验证并行，整体延迟仍压 90 ms。