大模型部署

KTransformers

零 GPU 依赖 + CPU(AMX)极致优化,无卡 / 边缘设备跑大模型唯一解

免费开源

一句话:没有 GPU 也能跑大模型的推理框架——靠 CPU(尤其 AMX)极致优化,功耗可低于 10W,树莓派都能跑,是"无卡/边缘"场景唯一解。

它能帮你干什么

  • 核心靠 CPU 极致优化(尤其 AMX / AMX-tile 加速)实现
  • 功耗可低于 10W,树莓派这类边缘设备都能运行
  • 定位很清晰:不是追求"快",而是解决"有没有"
  • 在无 GPU 环境、边缘计算、低功耗场景下,是目前唯一能跑大模型的主流选择
  • 尤其适合消费级硬件硬扛超大 MoE 模型(如 DeepSeek 671B 这类需要 CPU+AMX 混合调度的场景)

代价(要认清)

  • 纯 CPU 吞吐比 GPU 框架低一个量级
  • 社区实测约 35 tokens/s 量级,比 GPU 框架慢 5 倍以上

适合谁

  • 手上没有 GPU、但想跑大模型的人
  • 边缘计算、低功耗、长开机的场景
  • 要用消费级硬件硬扛超大 MoE(DeepSeek 671B 级)的人

关键数据

项目 情况
优化核心 CPU(AMX / AMX-tile)
功耗 可低于 10W
最低设备 树莓派可运行
吞吐 约 35 tokens/s(比 GPU 框架慢 5 倍以上)
定位 无 GPU / 边缘 / 低功耗唯一解

上手 / 配置

装好 → 选 CPU 后端(确保启用 AMX 加速)→ 加载 MoE 模型。 调优:优先让 AMX/AMX-tile 跑专家计算、CPU 与内存并行调度;把"有没有"跑通为先,别指望 GPU 级速度。