技术奇迹！清华突破大模型算力难题 RTX 4090单枪匹马就能跑满血版DeepSeek
近日，清华大学的研究团队在人工智能领域取得了令人瞩目的进展。他们成功地解决了大型模型训练中的算力瓶颈问题，这在人工智能领域一直是一个巨大的挑战。该团队利用NVIDIA的RTX 4090显卡，实现了对DeepSeek这一全血版本大模型的高效运行。DeepSeek是一个复杂且功能强大的深度学习模型，其在自然语言处理、图像识别等多个领域展现出了卓越的能力。以往，运行如此庞大的模型通常需要大量的计算资源和复杂的系统架构。然而，清华大学的研究成果表明，通过优化算法和硬件利用效率，单个RTX 4090显卡就能够胜任这项任务。这一突破不仅显著降低了大模型训练的成本和复杂度，也为未来的人工智能研究开辟了新的可能性。
快科技2月15日消息，清华团队突破大模型算力难题，这让英伟达情何以堪。
据国内媒体报道称，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。
这带来了怎样的后果呢？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。