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doc/zh/DeepseekR1_V3_tutorial_zh.md
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@ -0,0 +1,168 @@
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<!-- omit in toc -->
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# GPT-4/o1 级别本地 VSCode Copilot 在仅 24GB 显存的台式机上的表现
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- [摘要](#摘要)
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- [先决条件](#先决条件)
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- [基准测试结果](#基准测试结果)
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- [V0.2](#v02)
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- [设置](#设置)
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- [内存占用](#内存占用)
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- [基准测试结果](#基准测试结果)
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- [V0.3-Preview](#V0.3-Preview)
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- [设置](#设置-1)
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- [内存占用](#内存占用-1)
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- [基准测试结果](#基准测试结果-1)
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- [如何运行](#如何运行)
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- [V0.2 展示](#v02-展示)
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- [单插槽版本 (32 核心)](#单插槽版本（32 核心）)
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- [双插槽版本 (64 核心)](#双插槽版本（64 核心）)
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- [V0.3 展示](#v03-展示)
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- [双插槽版本 (64 核心)](#双插槽版本（64 核心）-1)
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- [一些解释](#一些解释)
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- [常见问题解答](#常见问题解答)
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- [R1 不思考](#R1 不返回思考过程)
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- [更多常见问题解答](#更多常见问题解答)
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# 摘要
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> **2025年2月10日**: 支持在单个（24GB 显存）/多个 GPU 和 382GB 内存上运行 DeepseekR1 和 V3，速度提升高达 3~28 倍。<br>
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嗨，我们是 KTransformers 团队（以前因本地 CPU/GPU 混合推理开源项目 DeepSeek-V2 而闻名）。
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我们听到了您对 DeepSeek-R1/V3 支持的请求——我们很高兴终于可以交付了！很抱歉让您久等了，但我们一直在酝酿一些真正令人惊叹的东西！
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今天，我们自豪地宣布，我们不仅支持 DeepSeek-R1/V3，如下视频所示：
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https://github.com/user-attachments/assets/ebd70bfa-b2c1-4abb-ae3b-296ed38aa285
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</p>
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- **[NEW!!!] 本地 671B DeepSeek-Coder-V3/R1:** 仅使用 14GB 显存和 382GB 内存运行其 Q4_K_M 版本。
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- 预填充(Prefill)速度 (tokens/s):
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- KTransformers: 54.21 (32 核心) → 74.362 (双插槽，2×32 核心) → 255.26 (优化的 AMX 基 MoE 内核，仅 V0.3) → 286.55 (选择性使用 6 个专家，仅 V0.3)
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- 与 llama.cpp 在 2×32 核心下 10.31 tokens/s 相比，速度提升高达 **27.79 倍**
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- 解码(Decode)速度 (tokens/s):
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- KTransformers: 8.73 (32 核心) → 11.26 (双插槽， 2×32 核心) → 13.69 (选择性使用 6 个专家，仅 V0.3)
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- 与 llama.cpp 在 2×32 核心下 4.51 tokens/s 相比，速度提升高达 **3.03 倍**
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我们还提供了即将推出的优化预览，包括英特尔 AMX 加速内核和选择性专家激活方法，这将显著提升性能。通过 V0.3 预览版，我们在预填充方面实现了高达 286 tokens/s 的速度，比本地推理的 llama.cpp **快 28 倍**。二进制发行版现已可用，源代码即将推出！请查看 wheel 包 [此处](https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/releases/download/v0.1.4/ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl) 。
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## 先决条件
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我们在以下配置下进行了最佳性能测试（V0.2）： <br>
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CPU: Intel (R) Xeon (R) Gold 6454S 1T 内存 (2 NUMA 节点) <br>
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GPU: 4090D 24G 显存 <br>
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内存: 标准 DDR5-4800 服务器内存 (1 TB)
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## 基准测试结果
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### V0.2
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#### 设置
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- Model: DeepseekV3-q4km (int4)<br>
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- CPU: cpu_model_name: Intel (R) Xeon (R) Gold 6454S，每个插槽 32 核心，2 个插槽，2 个 NUMA 节点
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- GPU: 4090D 24G 显存
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- 我们在充分预热后进行测试
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#### 内存占用:
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- 单插槽: 382G 内存，至少 14GB 显存
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- 双插槽: 1T 内存，至少 14GB 显存
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#### 基准测试结果
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“6 个专家” 情况是 V0.3 预览版中内容
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| Prompt<br>(500 tokens) | 双插槽 Ktrans (6 个专家) | 双插槽 Ktrans (8 个专家) | Single socket Ktrans (6 个专家) | Single socket Ktrans (8 个专家)| llama.cpp (8 个专家) |
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|------------------------| --- | --- | --- | --- | --- |
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| 预填充(Prefill) token/s | 97.32 | 82.94 | 65.14 | 54.21 | 10.31 |
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| 解码(Decode) token/s | 13.69 | 12.208 | 10.303 | 8.73 |4.51 |
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**最高加速比在解码方面达到 <u>3.03x</u> 倍，在预填充方面达到 <u>9.44x</u> 倍。**
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### V0.3-Preview
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#### 设置
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- Model: DeepseekV3-BF16 (在线量化为 CPU 的 int8 和 GPU 的 int4)
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- CPU: cpu_model_name: Intel (R) Xeon (R) Gold 6454S，每个插槽 32 核心，2 个插槽，2 个 NUMA 节点
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- GPU: (1~4)x 4090D 24G 显存 (更长的 prompt 需要更多显存)
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#### 内存占用:
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- 644GB 内存，至少 14GB 显存
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#### 基准测试结果
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| Prompt length | 1K | 2K | 4K | 8K |
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| KTrans (8 个专家) Prefill token/s | 185.96 | 255.26 | 252.58 | 195.62 |
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| KTrans (6 个专家) Prefill token/s | 203.70 | 286.55 | 271.08 | 207.20 |
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**KTrans V0.3 的预填充速度比 KTrans V0.2 快 <u>3.45x</u> 倍，比 llama.cpp 快 <u>27.79x</u> 倍。**
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**解码速度与 KTrans V0.2（6 个专家版本）相同，因此省略。**
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主要加速来自于
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- 英特尔 AMX 指令集和我们专门设计的缓存友好内存布局
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- 专家选择策略，根据离线配置文件结果选择更少的专家
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*从我们对 DeepSeekV2、DeepSeekV3 和 DeepSeekR1 的研究中，当我们略微减少推理中的激活专家数量时，输出质量没有变化。但解码和预填充的速度加快了，这令人鼓舞。因此，我们的展示利用了这一发现。*
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## 如何运行
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### V0.2 展示
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#### 单插槽版本（32 核心）
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我们的 local_chat 测试命令是:
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``` shell
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git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
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cd ktransformers
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git submodule init
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git submodule update
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numactl -N 1 -m 1 python ./ktransformers/local_chat.py --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 33 --max_new_tokens 1000
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<当您看到聊天时，按回车键加载文本提示文件>
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```
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`<your model path>` 可以是本地路径，也可以是在线路径，例如 deepseek-ai/DeepSeek-V3。如果在线连接出现问题，可以尝试使用镜像（hf-mirror.com） <br>
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`<your gguf path>` 也可以是在线路径，但由于其体积较大，我们建议您下载并量化模型（注意这是目录路径） <br>
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`--max_new_tokens 1000` 是最大输出 token 长度。如果发现答案被截断，可以增加此数字以获得更长的答案（但要注意内存不足问题，增加此数字会降低生成速度）.
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<br>
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命令 numactl -N 1 -m 1 的目的是避免 NUMA 节点之间的数据传输<br>
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注意！如果测试 R1 可能会跳过思考。因此，可以添加参数：`--force_think true`，这在 [常见问题解答](#常见问题解答) 部分中解释。
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#### 双插槽版本（64 核心）
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在安装之前（使用 install.sh 或 `make dev_install`），请确保设置环境变量 `USE_NUMA=1`，方法是 `export USE_NUMA=1`（如果已经安装，请重新安装并设置此环境变量） <br>
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我们的 local_chat 测试命令是：
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``` shell
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git clone https://github.com/kvcache-ai/ktransformers.git
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cd ktransformers
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git submodule init
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git submodule update
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export USE_NUMA=1
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make dev_install # or sh ./install.sh
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python ./ktransformers/local_chat.py --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
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<当您看到聊天时，按回车键加载文本提示文件>
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```
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参数的含义相同。但因为我们使用双插槽，所以将 cpu_infer 设置为 65。
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### V0.3 展示
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#### 双插槽版本（64 核心）
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我们的 local_chat 测试命令是：
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``` shell
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wget https://github.com/kvcache-ai/ktransformers/releases/download/v0.1.4/ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
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pip install ./ktransformers-0.3.0rc0+cu126torch26fancy-cp311-cp311-linux_x86_64.whl
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python -m ktransformers.local_chat --model_path <your model path> --gguf_path <your gguf path> --prompt_file <your prompt txt file> --cpu_infer 65 --max_new_tokens 1000
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<当您看到聊天时，按回车键加载文本提示文件>
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```
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参数的含义与 V0.2 相同。但因为我们使用双插槽，所以将 cpu_infer 设置为 65。
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## 一些解释
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1. 我们还想进一步利用 Xeon Gold CPU 上的两个 NUMA 节点。为了避免节点之间的数据传输成本，我们在两个节点上 "copy" 了关键矩阵，这会增加内存占用，但会加速预填充和解码过程。但这种方法占用大量内存，加载权重时速度较慢，因此加载时请耐心等待并监控内存使用情况。我们计划优化这一巨大的内存开销。敬请期待。
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2. 命令参数 `--cpu_infer 65` 指定使用多少核心（超过物理核心数量是可以的，但并不是越多越好。根据实际核心数量适当降低此值）。<br>
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3. 为什么使用 CPU/GPU 混合推理？
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DeepSeek 的 MLA 操作符计算密集。虽然全部在 CPU 上运行是可行的，但将繁重的计算任务卸载到 GPU 上能带来巨大的性能提升。
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4. 加速来自哪里？
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- 专家卸载：与传统的基于层或 KVCache 卸载（如 llama.cpp 中的）不同，我们将专家计算卸载到 CPU，将 MLA/KVCache 卸载到 GPU，与 DeepSeek 的架构完美对齐，实现最佳效率。
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- 英特尔 AMX 优化 – 我们的 AMX 加速内核经过精心调优，运行速度是现有 llama.cpp 实现的数倍。我们计划在清理后开源此内核，并考虑向 llama.cpp 上游贡献代码。
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5. 为什么选择英特尔 CPU？
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英特尔目前是唯一支持 AMX 类似指令的 CPU 供应商，与仅支持 AVX 的替代方案相比，性能显著更好。
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## 常见问题解答
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### R1 不返回思考过程
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注意！如果测试 R1 可能会跳过思考。因此，可以添加参数：`--force_think true`。详细信息在 [常见问题解答](./FAQ.md) 部分中。 <br>
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### 更多常见问题解答
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[详见](./FAQ.md)
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