用户反馈显示，KTransformers的实用性大大走在了前列，成本控制更是其一大亮点。根据某用户的分析，仅需不到7万元的投入便可实现R1模型的本地运行。这与市场上动辄数百万元的A100/H100服务器形成鲜明对比，成本下降幅度超过95%。这种变动让中小团队不再需要承担高昂的算力费用，可以以相对低廉的价格获得强大的深度学习能力，极大地降低了中小企业和研究者进行深度学习研究的门槛。

2月10日，清华KVCache.AI团队联合趋境科技发布KTransformers开源项目更新，支持24G显存在本地运行DeepSeek-R1、V3的671B“满血版”。更新发布后，不少开发者测试发现，显存消耗比技术文档中提到的还要少，实际内存占用约 ...

在训练框架上，Deepseek-V3团队打造了HAI-LLM框架，并进行了细致的工程优化。首先是设计了DualPipe（双管道）算法以实现高效的管道并行，并实现了计算和通信重叠（而不是按照串行模式，完成计算再进行通信），从而解决了跨节点专家并行带来的 ...

DeepSeek引发的连锁效应下，国产AI芯片成为最先行动的产业圈层。 据最新不完全统计，截至2月13日，已有华为昇腾、沐曦、天数智芯、摩尔线程、海光信息等17家国产AI芯片企业相继宣布支持DeepSeek模型的快速部署和训练，覆盖从训练到推理的全链条场景。 作为大模型训练的硬件基础，国产芯片产业已在过去两年的AI热潮推动下经历跨越式增长。据中商产业研究院测算，2023年，中国AI芯片市场规模达到 ...