为了加速机器学习模型中的抽样过程，可以应用几种实用的技术，重点是减少计算开销、优化模型架构以及利用硬件能力。这些方法尤其适用于自回归模型（如 GPT）、扩散模型或其他迭代抽样方法。目标是保持输出质量的同时，显著加快推理速度。
一种方法是减少抽样所需的步骤数。例如，扩散模型传统上使用数百个迭代步骤来生成数据，但像 DDIM（去噪扩散隐式模型） 或 PLMS（伪线性多步法） 调度器这样的技术可以用更少的步骤产生相当的结果。类似地，在自回归文本生成中，推测解码 使用一个较小的“草稿”模型来提前预测 token，然后由较大的目标模型批量验证，从而减少顺序计算。对于图像生成，潜在空间抽样（如在 Stable Diffusion 中）降低了维度，允许通过在压缩表示上而不是原始像素上操作来更快地处理。这些方法牺牲了一些理论精度以换取实际速度提升，通常质量损失很小。
另一类优化侧重于模型架构和推理时调整。量化（使用较低精度的数据类型，如 FP16 或 INT8）减少了内存使用并加速了矩阵运算。缓存机制，例如 Transformer 中的键值缓存，避免了重新计算已处理 token 的中间状态。像 知识蒸馏 这样的技术训练较小、更快的模型来模仿较大的模型，而 稀疏性（修剪未使用的模型权重）降低了计算复杂度。例如，NVIDIA 的 FasterTransformer 库优化了 GPU 内存访问模式，适用于自回归模型，而 FlashAttention 通过硬件感知的算法提高了注意力计算效率。
最后，硬件和软件优化起着关键作用。GPU 和 TPU 擅长并行化抽样任务中固有的矩阵运算。像 TensorRT 或 ONNX Runtime 这样的框架将模型编译成高度优化的推理引擎。批量推理 并行处理多个样本，分摊了开销。例如，在 GPU 上一次生成 8 张图像可能仅比生成 1 张图像花费 2 倍的时间，从而有效地降低了每个样本的延迟。此外，内核融合（合并操作以减少内存传输）和 算子优化（使用特定于硬件的指令）进一步提高了速度。开发人员可以组合这些技术——例如，在 TensorRT 上使用具有批量推理的蒸馏 INT8 模型——以在不严重牺牲输出质量的情况下实现显著的速度提升。