kvcache-ai/ktransformers
A Flexible Framework for Experiencing Heterogeneous LLM Inference/Fine-tune Optimizations
解決的問題
KTransformers 解決了執行與微調超大型混合專家（MoE）模型所需的高硬體需求。透過利用 CPU-GPU 異構運算，讓這些模型能在消費級硬體上運行，減少對大量昂貴 GPU 顯存的需求。
工作原理
此框架採用混合運算方式，將模型的不同部分置於不同硬體上。它使用「專家排程」技術，將頻繁使用的「熱」專家保留在 GPU 上，而將「冷」專家卸載至 CPU。為維持效能，它利用針對 Intel AMX 與 AVX512/AVX2 優化的內核進行量化推論，並與 LlamaFactory 整合，支援使用 LoRA 與 block-FP8 等技術實現高效微調（SFT），其速度可顯著快於傳統的 ZeRO-Offload 方法。
適用對象
適合希望在有限硬體（如消費級 GPU 或 CPU-GPU 混合伺服器架構）上執行或微調最尖端大模型（如 DeepSeek-V3/R1 或 GLM）的研究人員與開發者。
主要亮點
- 異構運算：支援 CPU-GPU 混合推論與微調，降低顯存門檻。
- 硬體加速：針對 Intel AMX、AVX512、AVX2 優化，並支援 ROCm（AMD）與 Ascend NPUs。
- MoE 優化：專為混合專家模型設計的記憶體管理與專家排程機制。
- 微調整合：與 LlamaFactory 無縫整合，支援超大型模型的 LoRA 與全參數微調。
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