KTransformers开源项目 – 优化大型语言模型推理性能

KTransformers是由清华大学KVCache.AI团队与趋境科技联合开发的开源项目，专注于优化大型语言模型（LLM）的推理性能，特别是在资源受限的环境中高效运行LLM。该项目支持单GPU（24GB显存）或多GPU环境，支持DeepSeek-R1和V3的671B满血版模型，预处理速度最高可达286 tokens/s，推理生成速度最高可达14 tokens/s。KTransformers通过高级内核优化和放置/并行策略，提供高达3至28倍的加速效果，并支持Q4_K_M量化版本，最低仅需14GB显存和382GB内存。

KTransformers的特点:

1. 优化大型语言模型（LLM）的推理性能
2. 在资源受限的环境中高效运行LLM
3. 支持Q4_K_M量化版本，最低仅需14GB显存和382GB内存
4. 提供高达3至28倍的加速效果
5. 支持单GPU（24GB显存）或多GPU环境运行
6. 支持DeepSeek-R1和V3的671B满血版模型
7. 预处理速度最高可达286 tokens/s
8. 推理生成速度最高可达14 tokens/s
9. 需要382GB的DRAM
10. 需要支持AMX指令集的CPU和至少644G RAM

KTransformers的功能:

1. 在本地环境中运行DeepseekR1和V3
2. 使用量化版本以降低显存需求
3. 进行性能测试和优化推理速度
4. 在本地运行DeepSeek-R1和V3的671B满血版模型
5. 适用于需要高性能预处理和推理生成的任务
6. 支持多GPU环境下的分布式计算
7. 适用于需要大规模内存和显存资源的深度学习任务

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