解析 Google LiteRT-LM：如何透過多 Token 預測與推測解碼提升 Gemma 4 裝置端推理速度
該框架在工程實作上展現了極高水準的硬體協同優化，特別是將 MTP Drafter 與主模型強制執行記憶體局部性以消除同步開銷，是目前裝置端 LLM 部署的頂尖方案。然而，其效能紅利高度依賴於 Google 自家生態系的硬體加速內核，在非主流硬體上的通用性仍有待驗證。
部落格
LiteRT-LM
該框架在工程實作上展現了極高水準的硬體協同優化，特別是將 MTP Drafter 與主模型強制執行記憶體局部性以消除同步開銷，是目前裝置端 LLM 部署的頂尖方案。然而，其效能紅利高度依賴於 Google 自家生態系的硬體加速內核，在非主流硬體上的通用性仍有待驗證。