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title: "Parallel Drafting"
created: 2026-06-28
updated: 2026-06-28
type: concept
tags: [speculative-decoding, llm-inference, parallel-generation]
sources: [DSpark]
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# Parallel Drafting

并行草稿（Parallel Drafting）是[[speculative-decoding|投机解码（Speculative Decoding）]]中草稿模型的一种架构范式：所有 $\gamma$ 个草稿位置在单次前向传播中同时生成，使草稿延迟 $T_{draft}$ 几乎独立于块大小。这与[[autoregressive-drafting|自回归草稿（Autoregressive Drafting）]]形成鲜明对比——后者的 $T_{draft} \propto \gamma$。

## 核心优势

$O(1)$ 的草稿延迟允许并行草稿器使用**更深的网络架构**和**更大的候选块**（如 $\gamma=16$），而不按比例增加延迟。在第一个草稿位置上，更深网络带来的容量优势产生了显著的准确率差距——而第一个 token 的接受率对整个块的期望接受长度影响最大（前缀接受机制）。

## 核心缺陷

**缺乏 token 间依赖建模**：每个位置独立预测，无法条件化于同块内先前采样的 token。当上下文允许多种合理延续时（如 "of course" 和 "no problem"），可能产生"of problem"或"no course"等不一致组合，即[[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]]。

这导致了**后缀接受率衰减（suffix decay）**：接受率从位置 1 的高起点快速下降到后面位置的低谷（如 Chat 场景从 ~0.72 降到 ~0.52），而自回归草稿器反而在后续位置维持或上升。

## 代表方法

| 方法 | 关键机制 |
|------|---------|
| [[DFlash]] | [[kv-injection|KV 注入（KV Injection）]]，并行生成全部 mask token |
| Medusa | 多个独立草稿头，无需额外草稿模型 |
| [[DSpark]] | 半自回归：并行骨干 + 轻量级顺序头 |

## 参考

- [[DSpark]] — 通过半自回归解决后缀衰减
- [[cross-mode-collision|跨模态碰撞（Cross-Mode Collision）]]