如何在24GB显存里，塞下一个万亿参数的巨兽？KTransformers入选顶会SOSP

主要观点总结

该文本主要介绍了清华大学MADSys实验室与趋境科技联合研发的KTransformers系统，这是一个高性能推理系统，专为各种MoE模型的高效异构计算而设计。KTransformers解决了混合专家模型（MoE）在个人电脑或小型服务器上部署的难题，让CPU和GPU紧密配合，共同承担推理计算任务。其主要创新点包括：算术强度感知的混合推理内核，会根据计算任务的算术强度来分配工作；异步CPU-GPU任务调度机制，提高了整体的吞吐效率；以及优化技术如NUMA感知的张量放置和专家延迟技术。KTransformers已经跑通了的部署示例表明其在实际应用中的优异表现。此外，KTransformers还易于使用，只需通过YAML配置文件就能替换原始PyTorch模型中的模块。最后，KTransformers与SGLang的合作将扩展其服务能力，使SGLang能在CPU和GPU上进行混合的专家并行处理。

关键观点总结

关键观点1: KTransformers系统概述

清华大学MADSys实验室与趋境科技联合研发的KTransformers是一个高性能推理系统，专为MoE模型设计，解决了其在个人电脑或小型服务器上的部署难题。

关键观点2: KTransformers的创新技术

包括算术强度感知的混合推理内核、异步CPU-GPU任务调度机制、NUMA感知的张量放置和专家延迟技术等。

关键观点3: KTransformers的实际应用表现

已经跑通的部署示例表明KTransformers在实际应用中的优异表现，如本地部署大型MoE模型、提高模型吞吐量和降低延迟等。

关键观点4: KTransformers的易用性

KTransformers通过注入的模式，只需通过YAML配置文件就能替换原始PyTorch模型中的模块，降低了使用门槛。

关键观点5: KTransformers与SGLang的合作

KTransformers与高性能的大语言模型服务框架SGLang合作，扩展了其服务能力，使SGLang能在CPU和GPU上进行混合的专家并行处理，为开发者提供更强大的工具。