只需RTX4090單卡--搞定671B大模型推理！清華黑科技+4090保姆級(jí)攻略（附配置清單）
想在單張RTX 4090上跑通671億參數(shù)的DeepSeek-R1（推理）？清華KTransformers項(xiàng)目
三步極簡(jiǎn)操作+避坑指南，硬件方案
核心配置要求（抄作業(yè)版）
- 顯卡：RTX 4090（24G顯存必須）
- 內(nèi)存：382GB以上
- CPU：Xeon 6430 32C 雙路共64核128T（必須是intel Xeon4代以上，支持AMX指令集）
極簡(jiǎn)三步部署（附代碼）
https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/blob/main/doc/en/DeepseekR1_V3_tutorial.md
① 環(huán)境安裝
單插槽版本（32 核）V0.2
git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
cd ktransformers
git submodule init
git submodule update
numactl -N 1 -m 1 python ./ktransformers/local_chat.py --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 33 --max_new_tokens 1000
<when you see chat, then press enter to load the text prompt_file>
雙插槽版本（64 核）V0.2
在安裝之前 make suer （使用 install.sh 或 ），設(shè)置環(huán)境變量 （如果已經(jīng)安裝，請(qǐng)使用此環(huán)境變量集重新安裝它）
我們local_chat測(cè)試命令是：make dev_installUSE_NUMA=1export USE_NUMA=1
git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
cd ktransformers
git submodule init
git submodule update
export USE_NUMA=1
make dev_install # or sh ./install.sh
python ./ktransformers/local_chat.py --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
<when you see chat, then press enter to load the text prompt_file>
雙插槽版本（64 核）V0.3
wget https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/releases/download/v0.1.4/ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
pip install ./ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
python -m ktransformers.local_chat --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
<when you see chat, then press enter to load the text prompt_file>② 魔改啟動(dòng)命令（防爆顯存）
from ktransformers import KTransformer
model = KTransformer.from_pretrained(
"deepseek/DeepSeek-R1-671B",
low_cpu_mem_usage=True, # 內(nèi)存救星
device_map="auto", # 自動(dòng)分配計(jì)算資源
offload_folder="tmp" # 溢出數(shù)據(jù)存硬盤(pán)
)③ 推理黑科技
- 開(kāi)啟8bit量化：顯存直降40%
- 綁定CPU卸載：臨時(shí)轉(zhuǎn)移非活躍數(shù)據(jù)
- 強(qiáng)制分塊加載：模型拆解成碎片運(yùn)行
避坑指南（血淚經(jīng)驗(yàn)）
- 報(bào)錯(cuò)“CUDA內(nèi)存不足” → 啟用memory_efficient_attention
- 加載卡99% → 檢查硬盤(pán)剩余空間需>800G
- 響應(yīng)速度慢 → 關(guān)閉無(wú)關(guān)進(jìn)程，鎖頻CPU到5GHz
重要提醒
- 散熱必須暴力：4090跑滿(mǎn)會(huì)飆到80℃+，建議改水冷
- 非技術(shù)黨慎入：需自行編譯CUDA內(nèi)核，新手易翻車(chē)
- 替代方案：預(yù)算不足可租阿里云A10服務(wù)器（每小時(shí)省30元）
某大佬實(shí)測(cè)效果：?jiǎn)螚l文本生成耗時(shí)約3分鐘，家用電腦跑出實(shí)驗(yàn)室性能！
清華大學(xué)CPU+GPU混合計(jì)算+AMX計(jì)算方案---Deepseek一體式靜音工作站設(shè)備配置推薦
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No |
產(chǎn)品型號(hào) |
主要配置 |
容量 |
帶寬 |
價(jià)格 |
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3.1 |
靜音超算工作站UltraLAB EX660i 227384-MBT |
2顆Xeon 金牌6530處理器(64核，2.7GHz~4.0GH z)/RTX4090D 24GB /384GB DDR5/2TB NVME +8TB機(jī)械盤(pán)/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯 |
24GB |
1TB/s |
￥89,990 |
|
3.2 |
靜音超算工作站UltraLAB EX660i 2271T-MCT |
2顆Xeon 金牌6530處理器(64核，2.7GHz~4.0GH z)/RTX4090D 24GB /1TB DDR5/4TB NVME +20TB機(jī)械盤(pán)/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯 |
24GB |
1TB/s |
￥127,000 |
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3.2A |
靜音超算工作站UltraLAB EX660i 2271T-MCT |
2顆Xeon 金牌6530處理器(64核，2.7GHz~4.0GH z)/RTX5090D 32GB /1TB DDR5/4TB NVME +20TB機(jī)械盤(pán)/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯 |
32GB |
1.7TB/s |
￥148,000 |
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3.3 |
靜音超算工作站UltraLAB EX660i 2301T-MDT |
2顆Xeon 鉑金8558處理器(96核，3.0GHz~4.0GH z)/RTX5090D 32GB /1TB DDR5/8TB NVME +20TB機(jī)械盤(pán)/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯 |
32GB |
1.7TB/s |
￥196,000 |
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3.4 |
靜音超算工作站UltraLAB GX660M 2301T-MDT |
2顆Xeon 鉑金8592+處理器(128核,2.9GHz~4.0 GHz)/4*RTX5090D 32GB /1TB DDR5/8TB NVME +20TB機(jī)械盤(pán)/雙塔式(2600w)/27寸4K圖顯 |
128GB |
1.7TB/s |
￥385,000 |
用中文訓(xùn)練更快-滿(mǎn)血版Deepseek R1本地部署服務(wù)器/工作站硬件配置精準(zhǔn)分析與推薦
http://www.jiu-hong.com/article/110/2929.html
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系統(tǒng)優(yōu)化+低延遲響應(yīng)+加速技術(shù)（超頻技術(shù)、虛擬并行計(jì)算、超頻集群技術(shù)、閃存陣列等），
多用戶(hù)云計(jì)算（內(nèi)網(wǎng)穿透）
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