只需7万人民币！清华开源工具打破AI大模型高昂门槛，不需要H100，只需RTX 4090D

清华大学人工智能团队近期对开源项目KTransformers进行了重大更新，成功实现了在低成本硬件上运行全功能的DeepSeek-R1和V3 671B版本。通过仅配备24GB VRAM的RTX 4090D GPU，用户可以在本地环境中以每秒286个标记的速度预处理数据，并达到每秒14个标记的推理生成速度。

这一突破性进展解决了当前AI大模型依赖昂贵云服务器的问题。传统上，用户需要租用价格高昂的NVIDIA A100/H100服务器才能运行完整的DeepSeek-R1模型，而这些服务器的成本可能高达28万美元。相比之下，使用KTransformers方案的总成本仅为不到1万美元（约7万元人民币），大幅降低了部署门槛。

KTransformers的核心优势在于其优化技术，包括异构计算、高级量化和稀疏注意力机制，这些技术显著提高了计算效率并支持长上下文序列的处理。然而，该方案也存在一些限制：推理速度不及高端服务器，且一次只能服务于单一用户；此外，目前的解决方案主要依赖英特尔的AMX指令集，其他品牌的CPU尚无法兼容。

为了部署KTransformers，用户需要准备以下硬件配置：Intel Xeon Gold 6454S CPU（带1TB DRAM的NUMA节点）、RTX 4090D GPU（24GB VRAM）、1TB DDR5-4800服务器内存以及CUDA 12.1或更高版本。

背景方面，DeepSeek-R1自1月20日发布以来备受关注，其定价为每百万输入令牌0.14美元（缓存命中）至0.55美元（缓存未命中），输出令牌则为每百万2.21美元，成本仅为OpenAI GPT-4的1/30。这标志着AI行业正朝着更加全球化、开源化和成本高效的方向发展。