在人工智能领域，大模型的计算需求日益增长，这使得高性能显卡成为了必备硬件。然而，高昂的显卡价格和有限的显存容量成为了许多开发者面临的难题。本文将介绍一些创新的技术和开源项目，帮助您告别显卡束缚，轻松驾驭大模型。
一、KTransformers：国产框架，消费级显卡的逆袭
KTransformers是由清华大学KVCache.AI团队与趋境科技联合研发的开源框架，它通过GPU/CPU异构计算和MoE架构的深度优化，实现了在仅24GB显存的消费级显卡上运行671B参数的满血版大模型。
1.1 MoE架构的妙用
MoE（混合专家）架构是KTransformers的核心技术之一。它将模型中的任务分配给不同的专家模块，每个模块专注于处理特定类型的任务。在推理过程中，只需激活部分模型参数，从而降低计算资源需求。
1.2 GPU/CPU异构计算
为了解决MoE架构带来的存储空间问题，KTransformers采用了GPU/CPU异构计算策略。非Shared部分的稀疏MoE矩阵被放在CPU/DRAM上处理，从而降低了显存需求。
1.3 Marlin算子优化
KTransformers还对Marlin算子进行了优化，提高了推理效率。
二、阿里开源大模型：万相2.1，消费级显卡也能轻松驾驭
阿里云视频生成大模型万相2.1采用了自研高效VAE和DiT架构，增强了时空上下文建模能力。该模型在消费级显卡上仅需8.2GB显存即可生成480P视频，为视频创作提供了便捷。
2.1 开源策略
万相2.1采用Apache2.0协议开源，提供了14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重，为全球开发者提供了丰富的资源。
2.2 高效性能
万相2.1在Vbench评测集中以总分86.22%的成绩稳居榜首，证明了其在视频生成方面的强大实力。
三、Ollama：无需显卡，CPU也能轻松驾驭大模型
Ollama是一个开源项目，旨在简化实现大型模型的过程。它允许用户仅使用CPU运行大模型，无需显卡。
3.1 简化过程
Ollama简化了大型模型的实现过程，消除了设置和维护的复杂性。
3.2 兼容性强
Ollama支持多种大模型，无论用户的技术栈或资源如何，都能轻松使用。
四、总结
告别显卡束缚，轻松驾驭大模型已经成为可能。通过使用KTransformers、阿里开源大模型万相2.1和Ollama等技术和开源项目，开发者可以充分利用有限的硬件资源，充分发挥大模型在各个领域的潜力。