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**清华团队突破大模型算力难题，开启AI普惠化新时代**

在AI技术日新月异的今天，每一个微小的突破都可能引领行业的巨大变革。2025年2月15日，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，成功打破了千亿级大模型本地部署的算力门槛。这一技术奇迹不仅让英伟达等硬件巨头刮目相看，更为广大中小团队与个人开发者带来了前所未有的机遇。

在此之前，用户想要使用像DeepSeek-R1这样的顶级AI大模型，往往只能依赖于云服务或进行参数大幅缩水的本地部署。然而，云服务的高昂费用和不稳定的服务质量让许多用户望而却步，而个人部署则往往因为硬件限制而无法发挥模型的全部性能。这一困境限制了AI大模型的普及与应用，使得许多有潜力的项目因为算力问题而夭折。

面对这一难题，清华大学KVCache.AI团队与趋境科技携手，经过不懈努力，终于推出了KTransformers这一革命性的开源项目。KTransformers的核心在于异构计算策略，通过稀疏性利用、量化与算子优化以及CUDA Graph加速等技术手段，成功将DeepSeek-R1、V3的671B满血版模型部署到了仅需24G显存的消费级显卡（如RTX 4090D）上。

稀疏性利用是KTransformers的一大亮点。DeepSeek-R1基于混合专家（MoE）架构，其核心思想是将任务分配给不同的专家模块，每次推理仅激活部分参数。KTransformers团队创新性地将非共享的稀疏矩阵卸载至CPU内存处理，结合高速算子优化，使得显存需求从传统8卡A100的320GB压缩至单卡24GB。这一突破不仅大大降低了硬件门槛，更为模型的本地部署提供了可能。

量化与算子优化则是KTransformers提升性能的关键。团队采用了4bit量化技术，配合Marlin GPU算子，实现了量化矩阵计算的效率提升3.87倍。同时，CPU端通过llamafile实现多线程并行，结合英特尔AMX指令集优化，CPU预填充速度较传统方案提升了28倍。这些优化措施使得KTransformers在处理长序列任务时响应时间从分钟级缩短至秒级，预处理速度高达286 tokens/s，推理生成速度也达到了14 tokens/s。

CUDA Graph加速则是KTransformers提高运行效率的又一法宝。通过减少CPU/GPU通信开销，单次解码仅需一次完整的CUDA Graph调用，不仅降低了功耗（仅需80W），还进一步提升了生成速度。这一技术的运用使得整机成本大幅降低至约2万元，仅为传统8卡A100方案的2%。

KTransformers的推出不仅解决了大模型本地部署的算力难题，更为AI技术的普惠化开辟了道路。以往，只有拥有雄厚资金和技术实力的大公司才能享受到AI大模型带来的便利。而现在，借助KTransformers，中小团队与个人开发者也能轻松拥有并运行自己的AI大模型。这无疑将极大地推动AI技术的普及与应用，促进AI行业的蓬勃发展。

作为碧悟科技有限公司官网的运营人员，我们深知这一技术突破对于行业的重要意义。我们期待与清华大学KVCache.AI团队及趋境科技展开深入合作，共同探索KTransformers在更多场景下的应用可能性。我们相信，在AI技术不断创新的今天，只有紧跟时代步伐，不断挑战自我，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

此次清华团队的突破不仅是一次技术的胜利，更是开源精神与硬件潜能结合的典范。它向我们展示了创新的力量，也为我们指明了未来的方向。让我们携手共进，共同迎接AI普惠化新时代的到来！