据国内新闻媒体报道称，清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布的KTransformers开源项目迎来严重更新，成功打破大模型推理算力门槛。
KTransformers项目的中心在于异构计算战略：稀少性使用：MoE架构每次仅激活部分专家模块，团队将非同享的稀少矩阵卸载至CPU内存，结合高速算子处理，显存占用紧缩至24GB。
量化与算子优化：选用4bit量化技能，合作Marlin GPU算子，功率提高3.87倍；CPU端经过llamafile完成多线程并行，预处理速度高达286 tokens/s。
这带来了怎样的结果呢？传统计划：8卡A100服务器本钱超百万，按需计费每小时数千元。
现在，单卡RTX 4090计划：整机本钱约2万元，功耗80W，合适中小团队与个人开发者。
NVIDIA RTX 4090运转DeepSeek-R1满血版的事例，不仅是技能奇观，更是开源精力与硬件潜能结合的模范。它证明：在AI狂飙的年代，立异往往源于对“不可能”的应战。
