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展示HN：单块RTX 3090通过NVMe直连GPU运行Llama 3.1 70B，绕过CPU -- Show HN: Llama 3.1 70B on a single RTX 3090 via NVMe-to-GPU bypassing the CPU

原文链接 | HN讨论 | 2026-02-22 11:08:22

文章摘要

NTransformer是一个高效C++/CUDA语言模型推理引擎，能在RTX 3090显卡(24GB显存)上运行Llama 70B大模型。它通过PCIe流式传输模型层，并支持绕过CPU的NVMe直接I/O。采用三层自适应缓存技术，根据硬件自动调整显存、内存和NVMe存储的使用比例，在消费级硬件上实现了比mmap基准83倍的加速，解码速度达0.5 token/s。

文章总结

NTransformer：基于C++/CUDA的高效大语言模型推理引擎

项目概述

NTransformer是一个高效的大语言模型(LLM)推理引擎，采用C++/CUDA编写。其核心技术突破在于：通过PCIe流式传输模型层，实现在单张RTX 3090显卡（24GB显存）上运行Llama 70B模型。项目支持完全绕过CPU的NVMe直接I/O操作。

核心性能

| 模型 | 模式 | 解码速度 | 显存占用 | 关键说明 | |--------------------|---------------|----------|----------|------------------------------| | Llama 3.1 8B Q80 | 常驻模式 | 48.9 tok/s | 10.0 GB | 全层驻留显存 | | Llama 3.1 70B Q6K | 分层自动模式 | 0.2 tok/s | 23.1 GB | 26层VRAM+54层RAM | | Llama 3.1 70B Q4KM | 分层+跳层 | 0.5 tok/s | 22.9 GB | 跳过20/80层，质量损失最小化 |

技术亮点

  • 三阶自适应缓存：根据硬件自动分配（显存常驻层+固定RAM+NVMe/mmap后备）
  • SLEP流式传输：双缓冲层流水线技术，重叠NVMe读取/PCIe DMA/GPU计算
  • GPU-NVMe直连：用户态NVMe驱动直接将权重读入GPU可访问内存
  • 层跳过技术：基于余弦相似度校准，可跳过20%冗余层
  • 自推测解码：利用显存常驻层作为草案模型
  • 四种数据路径：自动选择最优传输方案

系统要求

  • Linux系统（Ubuntu测试，内核6.17+）
  • CUDA Toolkit 13.1
  • gcc-14/g++-14编译器
  • 计算能力8.0+的NVIDIA显卡（RTX 3090测试通过）
  • CMake 3.24+
  • （可选）独立PCIe插槽的NVMe SSD + gpu-nvme-direct库

架构设计

采用模块化设计： src/ ├── core/ # 张量运算与设备管理 ├── cuda/ # 核心CUDA内核 ├── memory/ # 流式引擎 ├── model/ # Transformer架构实现 └── inference/ # 推理管线

量化支持

支持多种量化格式：Q40/Q80/Q4KM/Q5K/Q6K/F16/F32，其中Q4KM格式在70B模型上可多容纳10个显存层。

开发路线

已完成前三阶段开发（基础功能/流式传输/优化），正在进行NVMe直连支持（第四阶段）和最终优化（第五阶段）。

安全提示

⚠️ 警告：本项目涉及底层PCIe操作，需注意： - 切勿在系统启动盘上使用NVMe直连功能 - 修改内核参数可能影响系统稳定性 - 建议使用专用NVMe设备进行操作

许可证

BSD-2-Clause开源协议

（注：本文对原始技术文档进行了专业编译，保留了所有关键技术参数和架构细节，去除了安装脚本等操作细节，突出了核心创新点和性能指标。）

评论总结

以下是评论内容的总结，平衡呈现不同观点并保留关键引用：

  1. 性能与延迟的权衡

    • 认为0.2 token/s速度仅适合实验，实际应用需要量化模型（如8B/13B）以平衡延迟和质量
    • 引用："0.2 tok/s is fine for experimentation, but it is not interactive" (评论1)
    • 引用："a well-quantized 8B or 13B...deliver a better latency-quality tradeoff" (评论1)

  2. 存储层级优化

    • 建议探索中间方案（如为8B模型分配6GB而非10GB内存）
    • 引用："Could be neat to see what giving the 8b like 6gb ram instead of 10gb" (评论3)
    • 多级MoE架构设想：活跃数据放显存，常用数据放内存，冷数据放NVMe
    • 引用："active + most used in VRAM, often used in RAM and less used in NVMe" (评论5)

  3. 硬件创新方向

    • 提出需要专为LLM设计的新型芯片，优先带宽和存储而非计算力
    • 引用："we need an entirely new type of silicon...focused on bandwidth and storage" (评论6)
    • 讨论使用M.2接口DRAM的可能性
    • 引用："what if the m.2 storage was actually DRAM?" (评论8)

  4. 技术实现探索

    • 关注DirectX/GPU Direct技术实现直接存储访问
    • 引用："DirectX add an API for loading assets directly to GPU memory?" (评论2)
    • 研究通过NVMe直接交换专家模型到显存
    • 引用："JIT predict-ahead expert swaps from Gen5 NVMe straight into GPU memory" (评论4)

  5. 模型优化趋势

    • 预测模型压缩将成为重点研究方向，促进AI民主化
    • 引用："model optimization...will become the dominant area of research" (评论7)
    • 将模型视为有损压缩方案
    • 引用："a model is a lossy compression scheme" (评论7)