Kimi K3擁有2.8萬億參數，在處理每個Token時，有效激活896個專家中的16個，並採用MXFP4權重和MXFP8激活值。稀疏專家架構降低了實際計算量，低精度權重則壓縮了存儲佔用，但仍無法消除超大參數規模帶來的顯存壓力。單臺DGX B200共有1.44TB顯存，理論上僅接近K3四比特權重的基礎體積，計入緩存、激活值和運行開銷後，難以完整承載。B300和MI355X單GPU均提供288GB顯存，更適合部署超大模型。 更大的瓶頸在於通信。多臺B200雖能共同裝下模型，但分佈在不同GPU上的專家需要頻繁交換數據，跨服務器傳輸的效率明顯弱於GB300 NVL72內部的高速NVLink。Kimi官方因此建議採用64顆以上加速器組成的超節點；高密度部署還需要配套高速互聯、並行軟件棧，以及相應的供電和散熱系統。 概括來說就是：省計算、吃顯存、重互聯。

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