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DeepSeekMLA操作符计算密集度优化

14G跑满血DeepSeek-R1,清华最新开源力作ktransformers

2025年2月17日14时 作者 PaperAgent

清华大学开源框架KTransformers研究显示,仅需14GB GPU和382GB DRAM即可本地运行671B参数的DeepSeek-R1模型,并实现约13.69 tokens/s的推理速度。

分类 分享 标签 13.69 tokens/s、 DeepSeekMLA操作符计算密集度优化、 KTransformers开源框架、 混合推理、 清华、 英特尔AMX加速内核 发表评论

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