趨境科技 KTransformers+SGLang，單卡消費級硬件攻克萬億模型難題

　　11月6日，月之暗面正式發布Kimi-K2-Thinking模型，這一重磅模型的落地，讓大模型推理部署的硬件門檻問題再次成為行業關注焦點。而趨境科技與清華大學共同開源的高性能異構推理框架KTransformers，已第一時間完成對Kimi-K2-Thinking模型的全面適配，不僅支持用戶在單卡環境下順暢完成推理任務，更通過與主流推理框架SGLang的深度合作，徹底打破了大模型推理必須依賴昂貴多卡GPU的固有認知，為大模型落地提供了高性價比、易操作的全新路徑。

　　KTransformers：獲國際頂會認可的異構推理核心

　　作為入選“計算機系統領域大獎” SOSP 2025的頂尖技術成果，KTransformers的技術實力早已得到國際認可。其相關論文《KTransformers: Unleashing the Full Potential of CPU/GPU Hybrid Inference for MoE Models》與虛擬化、分布式文件系統等里程碑式技術一同亮相這一頂級盛會，足見其在算力利用與系統優化領域的突破性價值。

　　KTransformers專注于高效利用底層多樣化算力，通過對GPU、CPU、內存等硬件資源的精細化調度與協同優化，讓大模型能在更低算力、更靈活的硬件架構上穩定高效運行，無論是消費級顯卡還是國產化硬件，都能通過KTransformers的適配實現大模型高效推理，這一特性也為其在推理部署領域的創新奠定了基礎。

　　異構協同突破：重新定義CPU與GPU分工邏輯

　　在大模型推理技術路線上，趨境科技走出了一條與傳統方案截然不同的道路：打造面向 CPU+GPU異構架構的 MoE 推理系統方案。傳統大模型推理模式中，由于注意力機制和主干網絡的高并行計算需求，高度依賴多卡 GPU 集群，這不僅推高了硬件采購成本，也讓中小團隊、個人開發者難以涉足大模型推理領域。

　　KTransformers與SGLang的合作，不僅帶來了低門檻優勢，更推動了大模型推理架構的完善。雙方融合了GPU+CPU異構推理的創新模式與全 GPU 傳統推理模式的優勢：既保留了傳統模式在高并發場景下的性能優勢，又通過異構模式拓展了硬件適配范圍，共同推動大模型推理向更高性能、更低成本的方向演進。