清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布KTransformers开源项目重大更新，成功突破大模型推理算力门槛。该项目支持在24G显存的设备上本地运行DeepSeek-R1、V3的671B满血版。其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，将显存占用压缩至24GB，并提升了运算效率。传统方案需要8卡A100服务器，成本高昂，而现在单卡RTX 4090方案成本大幅降低，功耗也更低，更适合中小团队与个人开发者。

💡KTransformers项目通过异构计算策略，实现了在24G显存的RTX 4090上本地运行DeepSeek-R1、V3的671B满血版大模型，打破了传统大模型推理的算力限制。

🧮该项目采用了稀疏性利用技术，将MoE架构中非共享的稀疏矩阵卸载至CPU内存，结合高速算子处理，显著降低了显存占用，使得24G显存成为可能。

🚀通过4bit量化技术和Marlin GPU算子，KTransformers项目将效率提升了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加速减少了CPU/GPU通信开销，生成速度达14 tokens/s。

💰传统方案需要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，大大降低了成本，适合中小团队与个人开发者。

快科技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。