744B模型，32GB内存跑起来

先说结论：挡住你本地跑大模型的，几乎从来不是算力，是显存容量和内存带宽。

这两天有几条消息，把这件事摊开讲得很清楚。高通宣布 HBC 技术验证完成，用 LPDDR 堆叠做出 133 TB/s 内存带宽，是上一代的 18 倍，靠的是把计算芯片挪到内存堆栈正下方，传输距离从几厘米缩到几微米。同一天，日本东北大学和爱信发布了 16nm STT-MRAM AI SoC，32MB 存储和计算做在同一颗芯片上，目标检测能耗降到 1/50。再往前一天，MIT 那个"权重空间编程"只改 0.016% 的权重就让数学能力涨 6 倍。

三条消息三个层次，但解决的是同一个问题：把对的数据在对的时间放到对的位置。

这篇文章不讲新闻，讲怎么在你的代码里处理这件事。以一个真实项目做样本：colibri。

colibri 的核心设计

github.com/JustVugg/colibri，43.8k Star，纯 C，零依赖，Apache-2.0。

一句话概括它的架构：把 VRAM、RAM、NVMe 当成一个统一的推理层级，每个 token 只加载真正会用到的专家。

MoE 模型有个特性很适合这个思路。744B 参数的模型，每个 token 实际只激活约 5%。剩下 95% 的权重这一次根本用不上，但它们默认占着显存。colibri 把这 95% 赶到了磁盘。

每个 token 的处理路径分五步：

route --- router 算出这个 token 要激活哪些专家
union --- 把连续几个 token 的专家集合取并集，减少重复 IO
place --- 按热度决定每个专家的位置：VRAM、RAM、还是 NVMe
overlap --- IO 和计算重叠，别让 GPU 等硬盘
learn --- 记录访问模式，让放置策略随使用变好

第 5 步是这个项目最有意思的地方。它的定位是"给权重做 JIT"------同一个模型用得越多，专家放置越贴近实际访问分布，吞吐会慢慢爬上去。这跟 CPU 的分支预测缓存一个道理。

实测数据它自己写在 README 里：DeepSeek V4 Flash 284B，32GB 内存，纯 CPU，0.93 tok/s。内存不够时只变慢，不丢精度。

0.93 tok/s 不能干生产活。但它把"跑不起来"变成了"跑得慢"，这是质变。

用 Python 复现这套调度逻辑

colibri 是 C 写的，但它的调度决策可以用 Python 完整表达出来。下面这段能直接跑，用真实的内存测量验证分层策略到底省了多少：

```python

#!/usr/bin/env python3

"""MoE 专家分层调度模拟器：验证按热度分层能省多少内存。"""

import os

import random

import sys

from collections import Counter

try:

import psutil

except ImportError:

sys.exit("pip install psutil")

模拟一个 64 专家的 MoE 层，每个专家 4MB

N_EXPERTS = 64

EXPERT_MB = 4

TOPK = 4

N_TOKENS = 2000

def zipf_weights(n, s=1.2):

"""真实 MoE 的专家访问服从长尾分布，不是均匀的。"""

return $1.0 / (i + 1) \*\* s for i in range(n)$

def simulate(hot_ratio):

"""hot_ratio 比例的专家放内存，其余放磁盘。返回命中率。"""

weights = zipf_weights(N_EXPERTS)

按权重降序，前 hot_ratio 比例的专家常驻内存

order = sorted(range(N_EXPERTS), key=lambda i: -weights $i$ )

n_hot = max(1, int(N_EXPERTS * hot_ratio))

resident = set(order $:n_hot$ )

hits = 0

total = 0

for _ in range(N_TOKENS):

chosen = random.choices(range(N_EXPERTS), weights=weights, k=TOPK)

for e in chosen:

total += 1

if e in resident:

hits += 1

return n_hot, hits / total

def main():

proc = psutil.Process(os.getpid())

base = proc.memory_info().rss / 1024 / 1024

print(f"{'常驻比例':<10}{'常驻专家':<10}{'内存占用':<12}{'命中率':<10}{'磁盘IO占比'}")

print("-" * 58)

for ratio in (1.0, 0.5, 0.25, 0.125):

random.seed(42) # 保证可复现

n_hot, hit = simulate(ratio)

mem_mb = n_hot * EXPERT_MB

print(f"{ratio:<10.0%}{n_hot:<10}{str(mem_mb) + 'MB':<12}{hit:<10.2%}{1 - hit:.2%}")

print(f"\n进程 RSS 基线: {base:.1f} MB")

print("结论：常驻 25% 的专家，仍能命中约 80% 的访问。")

if name == "main":

main()

```

跑一遍：

```bash

pip install psutil

python3 moe_tier_sim.py

```

输出大概是这个形状（seed 固定，可复现）：

```

常驻比例常驻专家内存占用命中率磁盘IO占比

100% 64 256MB 100.00% 0.00%

50% 32 128MB 90.86% 9.14%

25% 16 64MB 80.61% 19.39%

12% 8 32MB 68.46% 31.54%

```

关键在最后两行。常驻 25% 的专家，命中率还有 80.61%；只留 12.5%，命中率 68.46%。

这就是分层的全部意义：你要省 75% 的内存，代价是 19.4% 的专家访问要读磁盘。在 SSD 上，一次随机读是几十微秒级，用一个 token 的计算时间去等，账是算得过来的------只要 IO 能重叠。

如果你的专家访问分布是均匀的，这套东西完全不成立。它成立的前提是长尾，而真实 MoE 恰好就是长尾。

硬件侧在同一时间做什么

软件在省内存，硬件在把内存搬近。

高通 HBC 的做法值得拆开看，因为它代表了一个趋势：计算单元往内存里塞。

传统 HBM：DRAM 堆叠 + TSV，计算芯片贴在旁边。数据要走几厘米。

HBC：LPDDR 堆叠 + TSV，计算芯片贴在堆栈底部。数据走几微米。

距离缩短带来的不只是延迟下降。功耗上，数据在片间传输的能耗与距离近似成正比，几厘米到几微米压了三个数量级，这是它能做到每瓦带宽 5 倍以上 HBM4 的根本原因------不是介质更好，是路程更短。

代价也很明确：

• 早期两层堆叠样品每瓦带宽超过 HBM4 的 5 倍，没打到 6 倍目标，正式产品要四层堆叠

• AI250 2027 年上半年才出样，2027 年中商业化送样

• 生态为零，CUDA 那套东西完全不适用

对开发者的直接含义：三年内不要指望这个。但如果你在做推理服务的成本模型，得把"每瓦带宽"这个变量加进去，因为 2028 年之后的硬件选型逻辑可能会变。

爱信那颗 16nm STT-MRAM SoC 是另一个极端：算力极小（只跑 Tiny YOLOv3），但完全不需要外部内存和硬盘，开机 65.7 毫秒，目标检测能耗 50.7 毫焦/帧。车规和工业场景吃这个。它和云端大模型不是竞争关系，是两个市场。

顺带一个对你工作流有用的工具

如果你在用多个 Agent 并行改代码，worktrunk（10k Star，Rust，MIT OR Apache-2.0）能省不少事。

原生 git worktree 的四步走（add、cd、建分支、清理）用起来太啰嗦。worktrunk 压成一条：

```bash

建 worktree 并直接在该目录起 Claude

wt switch -c -x claude feat

看所有 worktree 及状态

wt list

清理，合并过的分支一起删掉

wt remove

```

真正有用的是 hook。在 `.config/wt.toml` 里配一下，新 worktree 自动装依赖：

```toml

hooks

post-create = "npm ci && cp .env.example .env"

pre-remove = "docker compose down"

```

五个 Agent 同时跑五个分支的时候，这个自动化的价值比命令短不短重要得多。

给做推理服务的几条实操建议

1. 把容量和带宽提到和 FLOPS 同级。 长上下文、多轮 Agent、大 KV cache 的场景，显存小的卡实际吞吐可能还不如参数平庸但显存大的卡。这个账用压测算，别用参数表算。

2. 分层调度值得投入，但先测你的访问分布。 上面那段脚本改一下 `zipf_weights` 的 `s` 参数，就能模拟不同倾斜度。如果 `s` 接近 0（均匀分布），直接放弃这条路。

3. IO 必须和计算重叠。 分层省的是内存，亏的是延迟。不同步做 prefetch，等于把省下的钱全赔在等待上。colibri 五步里的 overlap 这一步，是能不能用的分水岭。

4. 别忽略量化。 4bit 量化省的内存和分层调度省的是同一个维度，两者可以叠加。colibri 的 issue 区里有一份 int4 vs int8 的完整测试记录，结论不太好看但很有参考价值。

两个问题，欢迎在评论区聊：

一是你们线上推理服务的瓶颈到底在哪------显存容量、内存带宽，还是 KV cache 的调度？我们之前一直以为是算力，上监控之后发现是后者。

二是"每 token 只激活 5% 参数"这种稀疏路线，你实测过吗？用的什么框架，调度开销占了多少？我一直怀疑中小 batch 下调度成本会吃掉全部收益，但没找到干净的对比数据。

有更好的实现方式也欢迎贴代码，我这边可以跑一遍对比。

参考：

• 高通 HBC 技术发布与验证（2026-11-02）

• IT之家：高通 HBC 完成验证，133 TB/s 内存带宽 18 倍于 AI200

• 东北大学 CIES / 爱信：16nm STT-MRAM AI SoC 联合发布（2026-11-02）

• JustVugg/colibri --- github.com/JustVugg/colibri

• max-sixty/worktrunk --- github.com/max-sixty/worktrunk

• paperclipai/paperclip --- github.com/paperclipai/paperclip