使用 KTransformers 优化后，DeepSeek 的推理速度
KTransformers 是由清华大学 KVCache.AI 团队联合趋境科技推出的开源项目，旨在通过一系列创新技术来实现大模型的高效本地部署。该框架采用了异构计算、先进的量化技术和稀疏注意力机制等多种优化策略，极大地提升了计算效率。以下是使用 KTransformers 优化后，DeepSeek 的推理速度的具体表现：
一、预处理速度
- 最高可达 286 tokens/s：KTransformers 通过优化算法，使得 DeepSeek-R1 模型的预处理速度最高可以达到 286 tokens/s。这一速度的提升主要得益于 KTransformers 在本地机器上部署 LLM 的创新优化，它集成了异构计算、先进的量化技术、稀疏注意力机制等多种手段，极大提升了计算效率，并可处理长上下文序列。
二、推理生成速度
- 最高可达 14 tokens/s：KTransformers 优化后，DeepSeek-R1 模型的推理生成速度最高可以达到 14 tokens/s。这一速度的提升使得 DeepSeek 模型在实际应用中能够更快地生成结果，提高了用户体验。
三、性能提升倍数
- 预处理速度提升 27.79 倍：与 llama.cpp 相比，KTransformers 的预处理速度提升了 27.79 倍。这一显著的提升主要得益于 KTransformers 在 CPU 和 GPU 之间的任务分配优化，以及对稀疏矩阵的高效处理。
- 推理生成速度提升 3.03 倍：与 llama.cpp 相比，KTransformers 的推理生成速度提升了 3.03 倍。这一提升使得 DeepSeek 模型在推理过程中能够更快地生成结果，提高了模型的实用性和响应速度。
四、显存需求降低
- 显存需求从 320GB 压缩至 24GB：KTransformers 通过创新性地将非共享稀疏矩阵卸载至 CPU 内存处理，结合高速算子优化，显存需求从传统 8 卡 A100 的 320GB 压缩至单卡 24GB。这一显存需求的降低使得普通用户和中小团队能够在消费级硬件上运行千亿级参数模型，实现了“家庭化”部署。
五、实际应用案例
- RTX 3090 显卡配置：在使用 RTX 3090 显卡和 200GB 内存配置下，结合 Unsloth 优化，Q2_K_XL 模型推理速度达 9.1 tokens/s，实现了千亿级模型的“家庭化”运行。
- 4090D 显卡配置：使用 24GB 显存的 4090D 显卡，KTransformers 能够支持 DeepSeek-R1 的满血版运行，预处理速度最高可达 286 tokens/s，推理生成速度最高可达 14 tokens/s。
六、优化策略
- 异构计算：KTransformers 通过将计算任务在 CPU 和 GPU 之间灵活分配，充分利用不同硬件的优势，提高了整体计算效率。
- 量化技术：KTransformers 支持模型量化，将模型权重从高精度浮点数转换为低精度整数，减少模型大小和计算量，同时保持模型性能。
- 稀疏注意力机制：KTransformers 采用稀疏注意力机制，减少计算复杂度，提高推理速度。
- CUDA Graph 优化：KTransformers 基于 CUDA Graph 减少 Python 调用开销，降低 CPU/GPU 通信的断点，实现高效的异构计算协同。
七、总结
综上所述，使用 KTransformers 优化后，DeepSeek 的推理速度得到了显著提升。预处理速度最高可达 286 tokens/s，推理生成速度最高可达 14 tokens/s，显存需求大幅降低，使得普通用户和中小团队能够在消费级硬件上运行千亿级参数模型。KTransformers 的优化策略包括异构计算、量化技术、稀疏注意力机制和 CUDA Graph 优化等，这些策略共同作用，显著提升了 DeepSeek 模型的性能和实用性。
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