【完整源码+数据集+部署教程】圆形物体检测系统源码分享[一条龙教学YOLOV8标注好的数据集一键训练_70+全套改进创新点发刊_Web前端展示]
2025/12/23 11:18:34
玩大模型的朋友们，想必都深有体会一个痛点：显存，永远的显存！看着动辄几百上千亿参数的巨无霸模型，再看看自己那张“略显羞涩”的显卡，是不是感觉心有余而力不足？无论是推理部署还是微调训练，高昂的硬件成本都像一道无形的墙，挡住了许多探索的脚步。
今天，就给大家介绍一个由清华大学 MADSys 实验室和 Approaching.AI 联合开发的开源项目——KTransformers，它或许能彻底改变你的窘境。
KTransformers 的核心思想非常巧妙：CPU-GPU 异构计算。简单来说，就是别让 CPU 闲着，把 GPU 宝贵的显存用在刀刃上（比如计算密集的部分），而将那些吃内存大户（比如模型的权重、优化器状态等）巧妙地分流到 CPU 的海量内存中。这样一来，GPU 就能从繁重的内存压力中解放出来，专注于它最擅长的计算任务。
这个项目目前已经演进为两大核心模块：kt-kernel和kt-sft，分别针对推理和微调场景提供了极致的优化方案。
kt-kernel: 高性能异构推理引擎
首先是kt-kernel，一个为大模型异构推理量身打造的高性能计算核。它通过一系列优化，让 CPU 和 GPU 协同工作，流畅地运行庞大的语言模型。
核心特性包括：
- •CPU 指令集加速: 充分利用了现代 CPU 的高级指令集（如 Intel 的 AMX 和 AVX512/AVX2），对 INT4/INT8 量化推理进行了深度优化，让 CPU 也能迸发强大算力。
- •MoE 模型优化: 专门为现在流行的 MoE（混合专家）模型设计了高效的推理策略。你可以将模型中的“热门专家”放在 GPU 上快速响应，而将“冷门专家”放在 CPU 内存中，在不牺牲太多性能的情况下，运行远超单卡显存容量的庞大模型。
- •易于集成: 提供了简洁的 Python API，可以方便地集成到 SGLang 等其他服务框架中，用于生产环境。
从性能测试来看，在 8 张 L20 GPU 和至强 CPU 的配合下，对 DeepSeek-R1 模型的推理吞吐量可以达到惊人的 227 tokens/s。
| Model | Hardware Configuration | Total Throughput | Output Throughput |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-0528 (FP8) | 8×L20 GPU + Xeon Gold 6454S | 227.85 tokens/s | 87.58 tokens/s (8-way concurrency) |
kt-sft: 资源节约型微调框架
如果说kt-kernel解决了推理的难题，那么kt-sft就是为训练和微调打开了新世界的大门。它与主流微调框架 LLaMA-Factory 进行了深度集成，实现了令人难以置信的资源效率。
最惊人的一点是，官方数据显示，仅需 70GB 的 GPU 显存和 1.3TB 的内存，就能对 671B（6710亿）参数的 DeepSeek-V3 模型进行 LoRA 微调！
这是什么概念？过去，要微调这种体量的模型，往往需要一个由多张顶级 H100/A100 组成的昂贵集群。而现在，KTransformers 让这件事在相对“平民”的硬件配置上成为了可能。
| Model | Configuration | Throughput | GPU Memory |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 (671B) | LoRA + AMX | ~40 tokens/s | 70GB (multi-GPU) |
| DeepSeek-V2-Lite (14B) | LoRA + AMX | ~530 tokens/s | 6GB |
从上表可以看到，即便是对于 14B 的“小”模型，它也能在 6GB 显存下跑出 530 tokens/s 的高吞吐量，效率极高。
广泛的硬件与模型支持
除了强大的性能和资源效率，KTransformers 的另一个亮点是其广泛的兼容性。
- •硬件支持: 不仅仅是 NVIDIA，它还支持 AMD GPU (ROCm)、Intel Arc 显卡，甚至华为昇腾 NPU，真正做到了多平台覆盖。
- •模型支持: 紧跟社区前沿，已支持 Qwen3、LLaMA 4、Kimi-K2、DeepSeek 系列、GLM4-MoE 等一系列最新、最热门的大模型。
总结
总而言之，KTransformers 通过创新的 CPU-GPU 协同计算方案，精准地切入了当前大模型领域最大的痛点——硬件资源限制。它不仅为研究人员和开发者提供了一个在有限资源下探索超大模型能力的强大工具，也为企业在生产环境中降低模型推理和微调成本提供了切实可行的路径。
如果你也曾为显存不足而烦恼，或者想在自己的设备上挑战一下超大模型的极限，那么 KTransformers 绝对是一个值得关注和尝试的开源项目。
GitHub 项目链接地址：
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers
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