標題：清華大學破解大模型算力瓶頸：RTX 4090單卡助DeepSeek-R1滿血釋放，開啟AI新紀元
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，大模型已成為推動各類應用創(chuàng)新的重要引擎。然而，大模型的部署和運行一直以來都是一個難題，特別是在本地化部署方面。近日，清華大學KVCache.AI團隊與趨境科技聯(lián)合發(fā)布的KTransformers開源項目成功破解了這一難題，將大模型推理從“云端壟斷”走向“普惠化”的重要一步。
DeepSeek-R1作為一款備受關注的大模型，其強大的性能和廣闊的應用前景吸引了無數(shù)開發(fā)者和企業(yè)。然而，要想在普通硬件上運行滿血版的DeepSeek-R1，難度極高。現(xiàn)在，清華大學KVCache.AI團隊與趨境科技聯(lián)合發(fā)布的KTransformers開源項目，成功在單張24GB顯存的消費級顯卡上運行DeepSeek-R1/V3的671B參數(shù)滿血版，徹底改寫了AI大模型依賴昂貴云服務器的歷史格局。
KTransformers是一個靈活的、以Python為中心的框架，其設計核心是可擴展性和優(yōu)化。通過用一行代碼實現(xiàn)和注入一個優(yōu)化模塊，用戶就能訪問兼容Transformers的界面、符合OpenAI和Ollama標準的RESTful API，甚至是類似ChatGPT的簡化網(wǎng)頁用戶界面。該技術首次支持在單張24GB顯存的消費級顯卡上運行DeepSeek-R1/V3的671B參數(shù)滿血版，預處理速度最高達286 tokens/s，推理生成速度達14 tokens/s。這一突破性的成果無疑為普通用戶和開發(fā)者提供了極大的便利。
RTX 4090D作為一款高性能的顯卡，其強大的計算能力和高速顯存為深度學習模型的訓練和推理提供了強大的支持。此次KTransformers在RTX 4090D上的成功應用，更是將深度學習的性能推向了一個新的高度。
DeepSeek-R1基于混合專家（MoE）架構，其核心是將任務分配給不同專家模塊，每次推理僅激活部分參數(shù)。團隊創(chuàng)新性地將非共享稀疏矩陣卸載至CPU內(nèi)存處理，結合高速算子優(yōu)化，顯存需求從傳統(tǒng)8卡A100的320GB壓縮至單卡24GB。借助于KTransformers，普通用戶只需一張RTX 4090D顯卡即可在本地運行DeepSeek-R1/V3的滿血版。
值得一提的是，KTransformers團隊通過Marlin GPU算子實現(xiàn)量化矩陣計算，效率較傳統(tǒng)方案提升3.87倍；再加上CPU端突破，采用llamafile實現(xiàn)多線程并行，結合英特爾AMX指令集優(yōu)化，CPU預填充速度較llama.cpp提升28倍。這些創(chuàng)新性的優(yōu)化手段使得長序列任務響應時間從分鐘級縮短至秒級，大大提高了深度學習模型的訓練和推理效率。
此外，KTransformers還提供了Windows、Linux的平臺支持，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的操作系統(tǒng)。這無疑為開發(fā)者提供了更多的選擇和便利。
總之，清華大學KVCache.AI團隊與趨境科技聯(lián)合發(fā)布的KTransformers開源項目成功破解了大模型算力瓶頸，通過在RTX 4090單卡上的應用，實現(xiàn)了DeepSeek-R1滿血釋放，開啟了AI新紀元。這一成果將為深度學習領域帶來更多的創(chuàng)新和發(fā)展，也將推動人工智能技術在各個領域的應用和普及。
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