Qwen 3.5 9Bの絶対最低レイテンシを追求する：1ストリームのリアルタイムTTSに最適な推論エンジンはどれか？

皆さん、こんにちは。

リアルタイムのボイスチャットパイプライン（STT -> LLM -> TTS）を構築しており、「Time to Sentence」の部分でボトルネックに直面しています。100トークンの応答を生成する総遅延を最小化するのが私の目標です。

私の要件:
* モデル: Qwen 3.5 9B（現在 FP16 と EXL3 クォンタイズをテスト中）
* ハードウェア: 1x NVIDIA RTX 3090 TI.
* 指標: 可能な限り低い TTFT（Time To First Token）と、単一ストリーム（バッチサイズ 1）に対する最高 TPS（Tokens Per Second）。
* 目標: 約100トークンの総時間を可能な限り 500–700ms に近づけるか、あるいはそれ以下にする。

現在のベンチマーク（単一ストリーム）:
いくつかのアプローチを試して、だいたい以下のとおりです:
* TTFT: 約120ms〜170ms
* TPS: 約100〜120トークン/秒
（Nvidia RTX 3090 TI 1枚でのテスト）

この単一ユーザーのリアルタイム利用ケースでは、低遅延推論の現在の“金標準”とされるものを見つけようとしています。いくつかの異なるバックエンドを検討しましたが、TTFTを最小化しつつTPSを高く保つ適切なバランスを見つけるのは難しいです。開始後に持続生成が得意なエンジンもありますが、初期のオーバーヘッドのために総応答時間が対話型インタフェースとして望ましい水準より高くなることがあります。

特に、Flash Attention や最適化されたキャッシュ設定など、重要なミリ秒を削ることができる特定のフラグや低遅延モードに関心があります。さらに、小型ドラフトモデル（tiny Qwen や Gemma など）を用いた推測的デコードも検討していますが、9Bモデルの場合、オーバーヘッドが実際に純粋なゲインをもたらすのか、それとも性能を削ってしまうのか確信が持てません。

ご意見ありがとうございます！