玩家用停产傲腾内存跑通 2.8 万亿参数 Kimi K3
一名 Reddit 网友在无显卡的家庭实验室环境中，借助已停产的英特尔傲腾持久内存 200 系列与 llama.cpp，成功加载并推理 2.8 万亿参数的月之暗面 Kimi K3 模型。在 1 比特量化下，关闭 DAX 并让热数据走 DRAM 缓存后，输出速度从每秒 0.85 词元提升至 1.5 词元，3 比特量化则仅 0.75 词元，生成 5 万词元需约 18.5 小时。该实验证明超大模型可完全依赖内存层级而非 GPU 显存运行，但速度远不具备实用价值。
报道正文
IT之家 11 月 13 日消息，网友 u/IndividualSurvival 于 11 月 2 日在 Reddit 社区发帖，分享了一项家庭实验室尝试，在不配备显卡的情况下，使用已停产的英特尔傲腾持久内存，成功运行 2.8 万亿参数的月之暗面 Kimi K3 模型。
IT之家注：“傲腾”（Intel Optane）是一套基于 3D XPoint 的内存与存储产品技术，是英特尔与美光共同开发的非易失性存储技术。该网友使用傲腾持久内存 200 系列，外形和安装方式接近服务器内存条，单条提供 128GB、256GB 和 512GB 三种容量，针对第三代至强可扩展处理器平台设计。
在配置方面，该网友使用 40 核第三代英特尔至强可扩展处理器（原文并未明确具体规格），以及傲腾持久内存 200 系列（原文并未明确具体容量），并使用 App Direct 模式（DRAM 和傲腾作为两个独立的数据空间呈现给软件）测试，并使用 llama.cpp 软件执行推理。
不过该项目依然只是测试项目，词元（Token）输出速度方面并不流畅。报道显示，采用 1 比特量化、压缩模型数据后，初始生成速度约为每秒 0.85 个词元；关闭直接访问功能 DAX、让常用数据受益于 DRAM 缓存后，速度提升至每秒 1.50 个词元。另一项 3 比特量化测试仅达到每秒 0.75 个词元，生成 5 万个词元约需 18.5 小时。
