Hobbyist Runs 2.8T-Parameter Kimi K3 on Discontinued Intel Optane Memory
A Reddit hobbyist ran the 2.8-trillion-parameter Moonshot Kimi K3 model in a GPU-free home lab using discontinued Intel Optane Persistent Memory 200 series and llama.cpp. With 1-bit quantization, disabling DAX so hot data benefits from DRAM caching lifted throughput from 0.85 to 1.5 tokens per second, while a 3-bit test reached only 0.75 tokens/s, taking about 18.5 hours for 50,000 tokens. The experiment shows trillion-scale models can run entirely from a memory hierarchy instead of GPU VRAM, though at far-from-practical speeds.
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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。
