Reddit 사용자가 llama.cpp에 통합된 DFlash 기술을 Qwen 3.6 27B 모델에 적용해 테스트한 결과, 기존 MTP 방식 대비 최대 4.44배 빠른 속도를 기록했습니다.
DFlash는 블록 확산 드래프터를 활용해 토큰을 한 번에 처리하는 방식으로, 컨텍스트 길이가 길어질수록 성능 향상 폭이 커지는 특징을 보입니다.
DFlash 적용 시 VRAM 사용량이 약 5GB 증가하며, 현재 llama.cpp 구현체는 드래프트 토큰 수를 15개로 제한하고 있습니다.