DeepSeek-R1的CPU推理优化

对于科技爱好者来说，了解最新的技术优化和性能提升总是令人兴奋的。今天我们来看看DeepSeek-R1模型在CPU-only环境下，两个不同版本的llama.cpp库的表现。

在相同的Linux系统上，配备16核Ryzen 7处理器和96GB RAM，我们进行了以下比较：

**原版llama.cpp**：

- KV-Cache占用空间：56120.00 MiB

- 每秒生成Token速度：0.8

**ik_llama.cpp优化版**：

- 基础版与原版相同，Token速度达到1.1

- 使用特定的命令行选项后，Token速度提升至1.2，且KV-Cache空间减少至55632.00 MiB

- 最佳配置下，Token速度提升至1.6，KV-Cache仅占用556.63 MiB

显然，ik_llama.cpp的优化版本在处理速度和内存使用上表现出色，特别是使用了MLA技术后，内存占用大幅减少，这意味着可以处理更长的上下文信息而不会影响性能。

尽管ik_llama.cpp是一个较旧版本的分支，但其引入的新优化确实让其在CPU-only的环境下表现更加出色。虽然其服务器和界面可能有些过时，但对于那些专注于性能的用户来说，这无疑是一个值得关注的选择。

科技的进步总是令人期待，ik_llama.cpp的这些优化展示了社区的力量和技术的可能性。