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字典百科网(zdbk.com)2月15日消息,清华团队突破大模型算力难题,这让英伟达情何以堪。据国内媒体报道称,清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布的KTransformers开源项目迎来
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字典百科网(zdbk.com)2月15日消息,清华团队突破大模型算力难题,这让英伟达情何以堪。
据国内媒体报道称,清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布的KTransformers开源项目迎来重大更新,成功打破大模型推理算力门槛。
此次KTransformers项目更新带来重大突破,支持在24G显存(4090D)的设备上本地运行DeepSeek-R1、V3的671B满血版。
KTransformers项目的核心在于异构计算策略:稀疏性利用:MoE架构每次仅激活部分专家模块,团队将非共享的稀疏矩阵卸载至CPU内存,结合高速算子处理,显存占用压缩至24GB。
量化与算子优化:采用4bit量化技术,配合Marlin GPU算子,效率提升3.87倍;CPU端通过llamafile实现多线程并行,预处理速度高达286 tokens/s。
CUDA Graph加速:减少CPU/GPU通信开销,单次解码仅需一次完整的CUDA Graph调用,生成速度达14 tokens/s。
这带来了怎样的后果呢?传统方案:8卡A100服务器成本超百万,按需计费每小时数千元。
现在,单卡RTX 4090方案:整机成本约2万元,功耗80W,适合中小团队与个人开发者。
NVIDIA RTX 4090运行DeepSeek-R1满血版的案例,不仅是技术奇迹,更是开源精神与硬件潜能结合的典范。它证明:在AI狂飙的时代,创新往往源于对“不可能”的挑战。
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