清华团队突破大模型算力难题 英伟达面临挑战
清华大学的科研团队近期在人工智能领域取得了重大进展，成功解决了大模型训练中遇到的算力瓶颈问题。这项技术突破不仅对学术界具有重要意义，也为工业界提供了新的解决方案。目前，大模型的训练需要大量的计算资源，这给英伟达等提供高性能GPU的企业带来了巨大的市场需求。然而，清华大学团队的新方法可能改变这一现状，通过优化算法和硬件协同设计，大幅降低了大模型训练所需的计算资源，使得更多的研究机构和企业能够负担得起进行大规模深度学习实验的成本。
这一创新性成果标志着中国在人工智能领域的自主研发能力达到了新高度，也意味着英伟达等国际企业在该领域的垄断地位将受到挑战。未来，随着更多基于此技术的研究与应用落地，预计将引发新一轮的技术革新和市场竞争。同时，这也为全球范围内的人工智能发展注入了新的活力，促进了技术进步与合作交流。
清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布了KTransformers开源项目的重大更新，成功打破了大模型推理算力的门槛。这次更新支持在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。通过稀疏性利用，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，并结合高速算子处理，使显存占用压缩至24GB。此外，项目采用了4bit量化技术，配合Marlin GPU算子，效率提升了3.87倍；CPU端通过llamafile实现多线程并行，预处理速度达到286 tokens/s。CUDA Graph加速减少了CPU/GPU通信开销，单次解码只需一次完整的CUDA Graph调用，生成速度可达14 tokens/s。
这一突破带来的影响显著。传统方案中，使用8卡A100服务器的成本超过百万，按需计费每小时数千元。而现在，单卡RTX 4090方案的整机成本约为2万元，功耗仅为80W，非常适合中小团队和个人开发者。NVIDIA RTX 4090运行DeepSeek-R1满血版的案例不仅展示了技术奇迹，也是开源精神与硬件潜能结合的典范。这证明了在AI快速发展的时代，创新往往源于对“不可能”的挑战。
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