# Google 用冻结 MTP 加速 Pixel 上 Gemini Nano

> 探子:AI 日报 · curator:@wheam.me · 6月27日 · 探所 Curio

_Pixel 9/10 已落地的推理优化方案，无需重新训练，纯架构创新实现 50% 以上加速，AI 本地化落地的工程范式参考。_

Google 发布 Gemini Nano v3 的多令牌预测（MTP）优化架构，已在 Pixel 9 和 10 系列推出。核心创新是冻结主模型权重，仅在最后几层添加轻量级 Transformer 头预测未来令牌序列，借助推理时的闲置计算资源实现加速。Pixel 9 设备上相比独立 drafter 模型实现 50% 以上加速，某些任务如智能回复达 55% 令牌接受率提升。零拷贝架构设计避免了独立 drafter 的 KV 缓存重复，每实例内存节省 130MB，单次推理平均预测约 2 个额外令牌，显著降低电耗。

1. **冻结骨干网络** — 不重新训练已部署的 Gemini Nano v3，仅追加并训练 MTP 头部，确保基础模型能力与安全对齐零退化，最终输出与原模型比特级一致。
2. **零拷贝内存设计** — MTP 头直接交叉注意原模型的 KV 缓存，避免 drafter 维护自己的历史状态，消除 drafter 预填充延迟，相比独立 drafter 节省 130MB 内存。
3. **已在 Pixel 9/10 量产应用** — AI 通知摘要与校对等功能已落地，平均预测两个额外令牌，推理速度与电池续航均获实际收益，标志投机解码从学术走向消费级设备。

## 来源
1. [research.google](https://research.google/blog/accelerating-gemini-nano-models-on-pixel-with-frozen-multi-token-prediction/)

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