清华大学KVCache.AI与趋境科技发布KTransformers开源项目，破解大模型本地化部署难题

标题：清华大学破解大模型算力瓶颈：RTX 4090单卡助-R1满血释放，开启AI新纪元

随着人工智能技术的飞速发展，大模型已成为推动各类应用创新的重要引擎。然而，大模型的部署和运行一直以来都是一个难题，特别是在本地化部署方面。近日，清华大学.AI团队与趋境科技联合发布的开源项目成功破解了这一难题，将大模型推理从“云端垄断”走向“普惠化”的重要一步。

-R1作为一款备受关注的大模型，其强大的性能和广阔的应用前景吸引了无数开发者和企业。然而，要想在普通硬件上运行满血版的-R1，难度极高。现在，清华大学.AI团队与趋境科技联合发布的开源项目，成功在单张24GB显存的消费级显卡上运行-R1/V3的671B参数满血版，彻底改写了AI大模型依赖昂贵云服务器的历史格局。

是一个灵活的、以为中心的框架，其设计核心是可扩展性和优化。通过用一行代码实现和注入一个优化模块，用户就能访问兼容的界面、符合和标准的 API，甚至是类似的简化网页用户界面。该技术首次支持在单张24GB显存的消费级显卡上运行-R1/V3的671B参数满血版，预处理速度最高达286 /s，推理生成速度达14 /s。这一突破性的成果无疑为普通用户和开发者提供了极大的便利。

RTX 4090D作为一款高性能的显卡，其强大的计算能力和高速显存为深度学习模型的训练和推理提供了强大的支持。此次在RTX 4090D上的成功应用，更是将深度学习的性能推向了一个新的高度。

-R1基于混合专家（MoE）架构，其核心是将任务分配给不同专家模块，每次推理仅激活部分参数。团队创新性地将非共享稀疏矩阵卸载至CPU内存处理，结合高速算子优化，显存需求从传统8卡A100的320GB压缩至单卡24GB。借助于，普通用户只需一张RTX 4090D显卡即可在本地运行-R1/V3的满血版。

值得一提的是，团队通过 GPU算子实现量化矩阵计算，效率较传统方案提升3.87倍；再加上CPU端突破，采用实现多线程并行，结合英特尔AMX指令集优化，CPU预填充速度较llama.cpp提升28倍。这些创新性的优化手段使得长序列任务响应时间从分钟级缩短至秒级，大大提高了深度学习模型的训练和推理效率。

此外，还提供了、Linux的平台支持，用户可以根据自己的需求选择合适的操作系统。这无疑为开发者提供了更多的选择和便利。

总之，清华大学.AI团队与趋境科技联合发布的开源项目成功破解了大模型算力瓶颈，通过在RTX 4090单卡上的应用，实现了-R1满血释放，开启了AI新纪元。这一成果将为深度学习领域带来更多的创新和发展，也将推动人工智能技术在各个领域的应用和普及。