技术突破：清华团队实现RTX 4090单卡运行671B大模型

技术突破：清华团队实现RTX 4090单卡运行671B大模型

清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技在大模型推理算力领域取得重大突破。最新发布的KTransformers开源项目支持在单张RTX 4090显卡（24G显存）上运行DeepSeek-R1、V3的671B满血版，这一突破性进展不仅大幅降低了大模型的使用门槛，也展示了开源精神与硬件潜能结合的巨大潜力。

据国内媒体报道，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。

这一突破带来的影响是显著的：

• 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。