快科技2月15日音讯，清华团队打破大模型算力难题，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开源项目迎来严重更新，成功打破大模型推理算力门槛。

此次KTransformers项目更新带来严重打破，支撑在24G显存（4090D）的设备上本地运转DeepSeek-R1、V3的671B满血版。

KTransformers项目的中心在于异构计算战略：稀少性使用：MoE架构每次仅激活部分专家模块，团队将非同享的稀少矩阵卸载至CPU内存，结合高速算子处理，显存占用紧缩至24GB。

量化与算子优化：选用4bit量化技能，合作Marlin GPU算子，功率提高3.87倍；CPU端经过llamafile完成多线程并行，预处理速度高达286 tokens/s。

CUDA Graph加快：削减CPU/GPU通讯开支，单次解码仅需一次完好的CUDA Graph调用，生成速度达14 tokens/s。

这带来了怎样的结果呢？传统计划：8卡A100服务器本钱超百万，按需计费每小时数千元。

现在，单卡RTX 4090计划：整机本钱约2万元，功耗80W，合适中小团队与个人开发者。

NVIDIA RTX 4090运转DeepSeek-R1满血版的事例，不仅是技能奇观，更是开源精力与硬件潜能结合的模范。它证明：在AI狂飙的年代，立异往往源于对“不可能”的应战。

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(责任编辑：生活)