本文系 trycua 团队的工程实践分享Cua 是由该团队打造的一个面向 macOS 设计的开源 AI Agent 框架。下文采用第一视角来讲述他们在 RTX 3090 上的提速实践。我们为 Qwen3.5-27B Q4_K_M 构建了一个独立的 C/ggml 投机解码器speculative decoder并在 draft 阶段采用了 DFlash 的块扩散block-diffusion生成候选 token 块。图解Autoregressive vs DFlash上方的演示视频显示了 DFlash 的运行速度为 207.6 tok/s相比自回归 Autoregressive下面简称 AR快 5.46 倍在 HumanEval 10-prompt 基准测试包含 10 个 HumanEval prompt 的基准测试中当 DDTree budget 22 时单张 24 GB 的 RTX 3090 平均速度达到了 129.5 tok/s。这比自回归 Q4_K_M 基准快了 3.43 倍比公开的 SGLang AWQ 最佳实践数据快了 2.8 倍。自回归 Autoregressive vs DFlash 性能对比重点结论演示视频上图 gif中最高 token 生成速度达到 207 tok/sDFlash 峰值在 207.6 tok/s 而 AR 只是 38.0 tok/s速度提升 5.46 倍。HumanEval 10-prompt 基准测试中DDTree budget 22 时DFlash 的平均 token 生成速度为 129.5 tok/s。相比 Q4_K_M 自回归基线DFlash 的 129.5 tok/s 比 AR 的 37.78 tok/s 快 3.43 倍。相比在同一张 RTX 3090 上记录的 SGLang AWQ 参考数据46.6 tok/sDFlash 要快 2.8 倍。128K 上下文可容纳在 24 GB 显存中我们采用了 Q4_0 KV 缓存 滚动的 4096-slot 目标特征target feature缓冲区的方式。HE 基准测试显示当 ctx 131,072 时token 生成速度能达到 134.78 tok/s。纯 ggml 实现并未链接 libllama。推理引擎围绕 ggml_gated_delta_net 构建其中包含约 2,000 行 C/CUDA 代码编译为 libdflash27b.a。为什么我们要做这个测试Qwen3.5-27B 是一个混合架构模型模型每 4 层插入一层完整的 softmax attention 层其余层64 层中的 48 层是 Gated DeltaNet。它采用维度划分为 [11, 11, 10, 0] 的 M-RoPE 编码机制24 个 Q attention head 和 4 个 KV attention head其中 key/value head 维度为 256。在常规 KV 缓存之外它还维护了一个 SSM 状态缓存。这种架构组合目前在单张 RTX 3090 上还没有很好的解码方案llama.cpp 有 GGUF 加载器和 ggml_gated_delta_net但没有 DFlash 投机解码。vLLM / SGLang 都集成了 z-lab 的 DFlash但仅支持 BF16 权重这需要 54 GB 显存无法在 24 GB 的 RTX 3090 上运行。此外两种运行时都没有针对 Qwen3.5-27B 的 GGUF 方案截至 2026 年 4 月SGLang 上这个路径仍处于不可用状态。SGLang 上的 AWQ 目标模型在单张 RTX 3090 上以纯自回归方式运行时速度为 46.6 tok/s但 24 GB 显存装不下 BF16 draft 模型 DDTree 树状态。参考基准测试是在 NVIDIA B200 上运行的 BF16这属于 54 GB 显存级别的硬件环境。目前没有公开的方案能适配 24 GB 的消费级显卡。我们希望在 24 GB 的消费级显卡上尽可能地获得单张 3090 的最快解码速度。最终的方案是只将计算图胶水代码graph glue移植到 ggml保留现有的 DeltaNet 内核运行带有 DDTree 验证器的 DFlash 块扩散 draft 模型并将 KV cache 压缩为 Q4_0以支持长上下文。架构设计这个库是针对一组固定的模型对model pair进行了硬编码使用贪心验证Greedy verifyDFlash draft 的块大小设为 16仅支持 CUDA面向单张 RTX 3090 运行。构建过程会链接到 libggml*.a完全不链接 libllama 的任何内容。因此即使你删除掉 deps/llama.cpp/src/ 目录这个库仍然能编译成功。代码结构Oracle对照参考实现PyTorch 参考实现位于 megaqwen3_27b_dflash/reference/dflash_reference.py并与 z-lab AutoModel 的 forward 输出进行交叉验证余弦相似度达到了 0.999812。从自回归到 DDTree这是在相同的 HumanEval 10-prompt 基准测试下的配置n_gen256RTX 3090目标模型 Q4_K_Mdraft 模型 BF16。第 1–5 行是历史调优记录commit f1cb9bfAR 基准为 37.44 tok/s。第 6 行是 2026 年 4 月 20 日在 commit 5bb7f8c 上的最新运行结果AR 基准为 37.78 tok/s。加速比是相对于同期的 AR 速度计算的AL 为平均接受长度 average accept length即每个验证步骤接受的 token 数量。DDTree 论文提到纯 attention 机制的 Qwen3-4B/8B/30B-MoEA100/B200BF16比链式 DFlash 提升 35–42%。在这次混合 Q4_K_M/RTX 3090 的组合中我们观察到 DDTree 比链式 DFlash 提升了 15%。我们认为这个差距源于 Q4 量化抹平了 draft 模型的 softmax 分布我们在 build_ddtree 中通过 chain pre-seed 做了部分修复。在 f16 中间缓存下对 budget 进行 20/30/40 的扫描AL 稳定在 8.9 左右。budget 在 30 的 AL 为 8.86120.49 tok/sbudget 在 40 的 AL 为 8.90105.10 tok/s。我们受限于 draft 精度的上限而不是达到了验证阶段的内存瓶颈更大的 DDTree 树也无济于事只有更好的 draft 模型才能提升性能。关键突破浓缩版日志f16 中间缓存内存宽带减半在相同 DDTree Budget 下 tok/s 提升 5%。在 40 个 token 的测试中使用 f16 中间缓存后的 DFlash 输出结果与自回归逐 bit 完全一致bit-identical。持久化写入内核ggml_gated_delta_net_tree_persist每步跳过耗时约 9 ms 的 ggml_cpy所有 prompt 的性能提升了 11%。D2D draft target_feat 拷贝消除了一次 GPU→CPU→GPU 的往返数据传输cudaMemcpyAsync 每步节省约 3 ms性能提升在 3.3%。OpenMP top-K 提取K32→8draft_logits 步骤的开销降低了 7%。树感知的 ggml_ssm_conv_tree兄弟节点沿着父链收集各自的卷积窗口而不是按 DFS 顺序收集。该实现移植了 SGLang 的 causal_conv1d_triton HAS_EAGLE_TREE_CUSTOM_ATTN_MASK 逻辑。兄弟节点被接受后的 target_feat 压缩修复了遍历树分支时过期的 draft 特征在 HumanEval 10-prompt 中的 9 个 prompt 上真正地启用了 tree rescue。budget 15 且 K 1 的快速路径当不需要兄弟节点时跳过耗时 11 ms 的 CPU top-K 提取。extract_draft_topk 反转 bugsort_heapcmp_greater 本身已经生成降序结果额外的 std::reverse 反而把最差的候选 token 送到了树的根节点导致每步 accept 1。一行代码修复了。verify_logits_buf 溢出缓冲区大小原本设为 vocabq_len但 DDTree 在 budget 15 后会读取到 vocab(budget1)。这会导致静默内存损坏同样通过一行代码修复了缓冲区大小问题。24 GB 显存上的 128K 上下文ggml-cuda 中的 Flash-attention 原生支持 Q4_0 格式的 KV因此 KV 缓存的压缩在写入时只要调用一次 ggml_cpy并用内置的 F32→Q4_0 量化器完成写入量化。相比 f16KV 缓存实现了 8 倍的压缩比。结合滚动的 4096-slot target_feat 环形缓冲区也就是写入时循环覆盖、读取时再环形边界处拆分读取。在 128K 上下文情况下target_feat 从 6.6 GB 缩小到了 0.2 GB。整个方案使用同一个二进制文件并通过环境变量切换配置这里有个权衡点在短上下文下Q4_0 格式的 KV 在 HE 上的质量会损失约 3%AL 会从 8.56 降至 8.33但在长上下文中它的整体表现会显著提升。这是唯一能让 24 GB 显存塞进 128K 上下文的方法。Prefill 阶段短 prompt≤2048 tokPREFILL_UBATCH 设定为 16 时这个设置与 DFlash 的块大小和 chain-verify 阶段的 q_len 保持一致可以尽量减少 Flash-attention tile 偏移。长 prompt2048 tok系统会自动将 PREFILL_UBATCH 设为 192。对于 13K token 的 prefill耗时从 40.9 s 降到 15.07 sprefill 吞吐率提升了 2.7 倍约为 913 tok/s。更大的批处理大小会导致 ggml_gated_delta_net 内部嵌入的中间状态区域出现 OOM。可以通过环境变量 DFLASH27B_PREFILL_UBATCHN 手动覆盖 UBATCH 设置。如果你想达到完全与 llama.cpp 对齐的 prefill 速度约 1500 tok/s还需要一个跳过嵌入式 dst 区域的 no_inter 子变体来解除 UBATCH 192 的限制。后续计划守护进程模式Daemon mode在多轮对话中让模型常驻内存使首 token 延迟从 10 秒级降至毫秒级。目前Chat REPL 和 OpenAI 服务器还是会在每次请求时重新拉起 test_dflash。在验证路径中加入 Temperature / top-k 采样目前硬编码仅支持贪心解码OpenAI 服务器上接收的 temperature / top_p 参数会被直接忽略掉。支持 Q5_K_M / Q6_K 目标模型相比 DDTree 论文中的 BF16Q4_K_M 在逐位置接受率上损失了约 30 个点如果有更高质量的 GGUF 量化版本能装进显存里应该能恢复大部分接受率损失。全面集成到 llama.cpp新增 qwen35 架构支持编写 llama-speculative-dflash.cpp并打通 llama-cli / llama-server。开发 no_inter 算子变体用来解锁更大的 PREFILL_UBATCH 限制上文提过目前上限为 UBATCH192对齐 llama.cpp 的全速 prefill 吞吐率让吞吐达到 1,500 tok/s。Metal/Vulkan 后端暂无计划。只维护单二进制、仅支持 CUDA 的实现。想要 Metal 支持的同学可以自行 fork 开发。补充测试本文作者在上周 Qwen3.6-27B 发布之后做了新的测试在单张 RTX 3090 上使用 Qwen3.6-27B 和 60K 上下文解码速度达到了 89.7 tok/s。比 full attention 机制快 3.64 倍投机接受率达到了 100%。我们刚把 sliding window Flash-attention 和 two-phase 缓存合并进 Luce DFlash。现在Flash-attention 只用关注最近 2,048 个 KV 位置而不是完整的 60K 上下文因此解码速度从 25 tok/s 跃升到了 91 tok/s。two-phase 缓存会在 prefill 阶段跳过约 1.4 GB 的 rollback tensors并在之后再迁移它们。这会释放足够的显存让 PREFILL_UBATCH 可以从 192 提升到 384。原文出处https://x.com/pupposandro/status/2046264488832213174