論文の概要: S2-MoE: Enabling Efficient Self-Speculative Decoding for Mixture-of-Experts on Edge Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.15018v2
• Date: Wed, 19 Aug 2026 09:26:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-20 13:35:39.136206
• Title: S2-MoE: Enabling Efficient Self-Speculative Decoding for Mixture-of-Experts on Edge Devices
• Title（参考訳）: S2-MoE:エッジデバイス上でのMixture-of-Expertの効率的な自己投機的デコーディングを実現する
• Authors: Haochen Huang, Shengxuan Qiu, Meng Li,
• Abstract要約: S2-MoEはエッジデバイス上でのMoE推論のための効率的な自己投機的デコーディングフレームワークである。 S2-MoEは、ルーティング投機拡張による冗長な検証を減らす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.652791347806378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deploying large language models (LLMs) for inference on edge devices is challenging due to severe memory and bandwidth constraints. While speculative decoding and Mixture-of-Experts (MoE) have been proposed to improve inference efficiency, naively combining them often incurs excessive verification overhead and poor expert reuse, limiting their effectiveness in memory-bound edge settings. In this work, we propose S2-MoE, an efficient self-speculative decoding framework for MoE inference on edge devices. S2-MoE reduces redundant verification through routing-aware adaptive speculative expansion, improves verification efficiency with reuse-aware expert gating, and aligns draft and target execution via shared context. Implemented in llama$.$cpp, S2-MoE achieves up to $5.3\times$ speedup (about $2.0\times$ on average) over standard autoregressive decoding across diverse MoE models and datasets on edge devices. Code is available at https://github.com/angerybob/S2-MoE.
• Abstract（参考訳）: エッジデバイス上での推論のための大規模言語モデル(LLM)のデプロイは、メモリと帯域幅の厳しい制約のため、難しい。 投機的復号化とMixture-of-Experts (MoE) は推論効率を改善するために提案されているが、過度な検証オーバーヘッドと専門家の再利用が不足し、メモリバウンドエッジ設定の有効性が制限されることが多い。 本研究では、エッジデバイス上でのMoE推論のための効率的な自己投機的デコーディングフレームワークであるS2-MoEを提案する。 S2-MoEは、ルーティング対応適応型投機拡張による冗長な検証を削減し、再利用対応の専門家ゲーティングによる検証効率を改善し、共有コンテキストを介してドラフトとターゲットの実行を調整する。 llama$で実装。 $cpp, S2-MoEは、さまざまなMoEモデルとエッジデバイス上のデータセットにまたがる標準的な自己回帰デコーディングよりも、最大5.3\times$スピードアップ(平均で約2.0\times$)を実現している。 コードはhttps://github.com/angerybob/S2-MoE.comで入手できる。

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