清华开源KTransformers-让24GB显卡流畅运行满血DeepSeek-R1
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/f1237c444e502503ec6ab6beb3da5478.jpeg在AI技能飞速发展的本日，大语言模子（LLM）的应用越来越广泛。然而，本地运行这些模子，尤其是像DeepSeek-R1如许的大模子，每每需要高性能的硬件支持，这让许多开辟者和研究人员望而却步。
本日，为各人保举一款由清华大学 MADSys 和 Approaching.AI 专为优化大模子本地推理体验而设计的开源框架--KTransformers。它支持在单卡24GB VRAM的GPU上运行满血版的DeepSeek-R1，较llama.cpp而言，预填充阶段性能提拔高达27.79倍！其重要的优化策略有：
[*] 混合推理：KTransformers 框架采用 CPU 和 GPU 混合推理技能。盘算麋集型操作被卸载到 GPU，而其他操作则由 CPU 处理惩罚。这种分工协作的方式能够充实使用硬件资源，进步服从。
[*] 专家选择策略：框架使用了一种基于离线剖析结果的专家选择策略。在推理过程中，选择较少的专家参与盘算，在不影响输出质量的条件下，有用地淘汰了内存占用。
[*] Intel AMX 优化：框架中使用了 AMX 加速内核和缓存友爱的内存结构。这些优化措施显著提拔了性能，并淘汰了内存开销。
[*] 高效内存管理：为了避免 NUMA 节点之间的数据传输本钱，框架将关键矩阵复制到两个 NUMA 节点，从而加快预填充和解码过程。虽然这种方法增加了内存斲丧，但显著提拔了性能。
这篇文章将带您深入了解KTransformers的强大功能，以及怎样轻松上手。
KTransformers是什么？
KTransformers是一个基于Python的开源框架，专注于优化大模子的本地推理体验。它通过先进的内核优化和机动的硬件配置策略，让开辟者能够在有限的资源下实现高效的模子推理，并提供了与 Transformers 兼容的接口、符合 OpenAI 和 Ollama 尺度的 RESTful API。
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无论是单GPU、多GPU，还是CPU/GPU混合推理，KTransformers都能提供卓越的性能体现。别的，它还支持多种量化方法（如Q2K、Q3K、Q5K等），能够在不显著影响模子精度的环境下，大幅低落内存占用。
KTransformers核心功能
[*] 支持DeepSeek-R1/V3本地运行
KTransformers支持在单卡24GB VRAM的GPU上运行DeepSeek-R1/V3的Q4_K_M版本，性能体现如下：
[*] Prefill Speed（tokens/s）：54.21（单节点）→ 74.362（双节点）→ 286.55（优化后）。
[*] Decode Speed（tokens/s）：8.73（单节点）→ 11.26（双节点）→ 13.69（优化后）。
[*] 相比llama.cpp，KTransformers的Prefill速度提拔高达27.79倍，Decode速度提拔3.03倍！
[*] 支持长上下文推理
KTransformers能够在单卡24GB GPU上支持128K甚至1M的长上下文推理，速度比llama.cpp快10倍以上，同时保持100%的推理精度。
[*] 多GPU和异构盘算支持
KTransformers不但支持多GPU并行推理，还支持CPU/GPU混合推理，充实使用硬件资源，提拔推理服从。
[*] 机动的配置和优化
用户可以通过简单的YAML配置文件，机动地调解模子的优化策略，例如选择不同的量化方法或替换特定的模块。
[*] 丰富的API和教程
KTransformers提供了RESTful API和具体的教程文档，方便开辟者快速上手。
怎样使用KTransformers？
使用KTransformers非常简单，以下是基本步调：
[*] 安装依赖
pip install ktransformers
[*] 加载模子
from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch
with torch.device("meta"):
model = AutoModelForCausalLM.from_config(config, trust_remote_code=True)
[*] 优化和加载模子
from ktransformers import optimize_and_load_gguf
optimize_and_load_gguf(model, optimize_rule_path, gguf_path, config)
[*] 生成文本
generated = prefill_and_generate(model, tokenizer, input_tensor.cuda(), max_new_tokens=1000)
性能对比：KTransformers vs llama.cpp
指标
llama.cpp（双节点，64核）
KTransformers（双节点，64核）
提拔倍数
Prefill Speed
10.31 tokens/s
286.55 tokens/s
27.79×
Decode Speed
4.51 tokens/s
13.69 tokens/s
3.03×
从上表可以看出，KTransformers在性能上远超llama.cpp，尤其是在Prefill阶段，速度提拔了27.79倍！
KTransformers的实用场景
[*] 本地开辟和测试
假如您希望在本地快速开辟和测试大模子，KTransformers是一个抱负的选择。
[*] 资源受限的环境
对于硬件资源有限的开辟者，KTransformers可以通过优化和量化，让模子在有限的资源下运行得更好。
[*] 高性能推理需求
假如您需要在本地实现高性能的模子推理，KTransformers的多GPU和异构盘算支持能够满意您的需求。
KTransformers的源代码：https://github.com/kvcache-ai/ktransformers
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