KTransformers CPU-GPU混合推理框架，实现LLM推理3-28倍加速优化

KTransformers：释放CPU/GPU混合推理潜力的前沿框架

你是否曾经为大型语言模型（尤其是MoE模型）的推理速度慢、资源消耗大而苦恼？KTransformers的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个专注于CPU-GPU异构计算的LLM高效推理与微调框架，可以帮助开发者和研究者在有限硬件资源下实现数倍性能提升。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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KTransformers项目forks数：1166

KTransformers项目目录截图

KTransformers项目核心亮点

🚀 极致性能优化：通过AMX/AVX指令集加速，支持INT4/INT8量化推理，在CPU-GPU混合架构下实现高达3-28倍的推理加速。

🎯 MoE模型专精：针对混合专家模型进行深度优化，支持NUMA感知内存管理和异构专家部署（热专家在GPU，冷专家在CPU）。

🔧 无缝框架集成：与SGLang、LLaMA-Factory等流行框架深度集成，提供简洁的Python API，开箱即用。

💾 资源效率革命：仅需70GB GPU内存+1.3TB RAM即可微调671B参数的DeepSeek-V3模型，大幅降低大模型使用门槛。

KTransformers项目快速开始

只需几步，你就能体验KTransformers的强大性能：

1. 安装kt-kernel：

   cd kt-kernel
   pip install .

2. 体验微调功能：

   cd kt-sft
   USE_KT=1 llamafactory-cli train examples/train_lora/deepseek3_lora_sft_kt.yaml

3. 查看性能示例：

   # 运行示例代码体验高性能推理
   python examples/inference_demo.py

KTransformers项目应用场景

场景一：大规模MoE模型推理：研究机构和企业可以使用KTransformers在有限硬件资源下部署千亿参数级别的MoE模型，实现生产级推理性能。

场景二：资源受限的模型微调：开发者能够在单机多卡环境下微调超大规模语言模型，大幅降低实验成本和时间。

场景三：异构计算研究：学术界可以利用该框架探索CPU-GPU混合计算在LLM领域的新可能，推动算法与硬件的协同优化。

用户案例：目前，该框架已被MADSys Lab @ Tsinghua University、Approaching.AI等多个知名研究机构和团队采用，在DeepSeek-V3、DeepSeek-R1等最新模型上取得了显著性能提升。

KTransformers项目链接

kvcache-ai / ktransformers项目地址：https://github.com/kvcache-ai/ktransformers

本文地址：https://www.tgoos.com/25015