大模型
dev.to ·
@cognitalk
消费级显卡跑百亿至千亿参数 LLM 的技术路线分析
文章对比消费级硬件运行超大模型的四条互不兼容路线：传统权重卸载（llama.cpp、ExLlamaV2、AirLLM）、专家粒度三级缓存（Strata）、模型原生稀疏注意力与低 KV 开销（dsv41-flash-offload）等。作者认为未来会收敛到通用异构内存调度加稀疏 MoE 原生架构加 KV 压缩的范式，但不会统一为单一引擎。
AI推荐理由 系统梳理消费级显卡运行百亿至千亿参数模型的四条技术路线：通用权重卸载、专家粒度分层缓存（Strata）、模型原生稀疏架构（dsv41-flash-offload）等，并指出各自兼容性与 KV cache 瓶颈。属于技术分析文章，观点清晰但为个人整理，缺少基准数据支撑。
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