清华团队推出KTransformers，破解千亿级大模型本地部署难题

近日，清华大学的KVCache.AI团队与趋境科技联手发布了KTransformers（发音为Quick Transformers），这是一个开源项目，旨在解决当前千亿级大模型本地部署的难题。这一举动标志着大模型推理的新时代来临，使得用户能够在常规硬件上本地运行高性能的深度学习模型，而不仅仅依赖昂贵的云服务。

当今，很多用户都通过云服务或本地部署来使用像DeepSeek-R1等大型模型，但云服务器宕机和个人部署困难等问题频频出现。尤其是DeepSeek-R1的满血版在普通个人电脑上的运行似乎成了一项不可能的任务，很多情况下，用户只能使用缩水90%的蒸馏版。开发者们虽然能够租赁服务器，但常常受到高昂的租赁成本约束，对于普通用户而言，这是一个巨大的压力。

在这种背景下，KTransformers的发布是一次重大的突破。根据清华团队的公告，他们在仅有24GB显存和382GB内存的个人电脑上成功实现了DeepSeek-R1和V3的671B满血版的本地运行，并且速度提升了3到28倍。更重要的是，KTransformers支持更长的上下文处理，现在单卡支持4~8K的上下文，提高了每秒生成最多16个Tokens的推理速度。

KTransformers的设计核心围绕可扩展性而构建，采用了灵活的Python中心框架。用户只需一行代码即可注入优化模块，便可以访问兼容Transformers的界面，还符合OpenAI和Ollama标准的RESTful API，甚至提供了与ChatGPT类似的简化网页用户界面。这意味着，即使是普通开发者也能够通过简单的配置，快速上手使用这一技术。

KTransformers背后的技术创新主要体现在其混合专家（MoE）架构。该架构的主要优势在于能够将任务分配给不同的专家模块，使得每次推理仅激活部分参数，这样就能极大地降低单次推理所需的显存。清华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，实现了显存需求的显著减少，从传统的使用8张A100显卡的320GB显存压缩至仅需单个24GB显存的消费级显卡（如RTX 4090D）即可完成任务。

除了显存的优化，KTransformers还在计算效率上取得了显著进步。团队通过Marlin GPU算子实现量化矩阵计算，相比传统方案效率提升了3.87倍。而在CPU端，采用llamafile实现多线程并行，加上英特尔AMX指令集的优化，CPU预填充速度较llama.cpp提高了28倍，长序列任务的响应时间从分钟级缩短至秒级。

在功耗和成本方面，KTransformers也表现得相当出色。单次解码仅需一次完整的CUDA Graph调用，生成速度被优化到极致，整个系统的功耗控制在80W左右，而整体硬件成本约为2万元，这仅是传统8张A100方案成本的2%。这样的优势使得千亿级模型的“家庭化”运行成为现实。

开发者在使用时也发现，该框架并非仅限于DeepSeek模型，其实是一个灵活的推理框架，兼容各类MoE模型和算子。用户可以自行集成不同算子进行组合测试，且提供了Windows和Linux的支持，满足了不同用户的需求。

想要运行KTransformers也有一定的硬件要求，包括英特尔至强Gold 6454S的CPU、RTX 4090D（24G VRAM）和至少200GB的内存等。为了确保系统的顺利运行，用户还需要安装相应的CUDA版本，并配置好软件环境。

清华大学KVCache.AI团队和趋境科技通过KTransformers项目的推出，极大地降低了千亿级大模型本地部署的门槛，使得更广泛的用户能够利用这一强大技术，推动人工智能的发展，开启了大模型推理的新篇章。对于技术爱好者、学者和开发者KTransformers不仅为他们带来了便利，也为未来的AI应用创造了更多可能性。