導語

“用4臺樹莓派5組網(wǎng)，輕松運行大模型——這可能是2025年最顛覆認知的開源AI項目！” GitHub明星項目distributed-llama最新實戰(zhàn)案例曝光：通過獨創(chuàng)的動態(tài)模型切片技術，成功在4臺樹莓派5（8GB內存）上運行DeepSeek R1 Distill 8B模型，推理速度達6.43 tokens/s，功耗僅20W！本文將深入解析： 樹莓派集群的核心技術架構 | 零門檻部署全流程 | 社區(qū)實測性能報告 文末附樹莓派專用配置模板，讓舊設備秒變AI算力節(jié)點！

項目背景

distributed-llama是由開發(fā)者 Bart?omiej Tadych 發(fā)起的一項開源倡議，旨在通過分布式計算技術，將家庭閑置設備（如樹莓派、舊筆記本、手機等）轉化為高效的 AI 推理集群，從而大幅降低運行百億參數(shù)大模型的門檻。

為何需要分布式LLM？

傳統(tǒng)的大語言模型（如Llama、DeepSeek）推理嚴重依賴高端顯卡（如NVIDIA A100/H100），硬件成本高昂且能效比低下。而分布式LLM通過 動態(tài)模型切片 和 跨設備協(xié)同計算，將單一設備的算力需求分散到多臺設備，實現(xiàn)：

低成本：利用閑置設備的算力“邊角料”替代昂貴顯卡

高擴展性：通過增加節(jié)點數(shù)量線性提升推理速度

跨平臺兼容：支持從樹莓派（ARM）到舊x86設備的混合組網(wǎng)

核心突破

項目自2024年發(fā)布以來，通過 Tensor并行架構 和 Q80浮點壓縮技術，成功將多個開源大模型部署到樹莓派5，MAC電腦，PC組成的集群中。

技術解析

1.動態(tài)模型切片

自動負載均衡：根據(jù)設備數(shù)量（需滿足2^n）將模型拆分為獨立計算單元

樹莓派專屬優(yōu)化：針對ARM架構優(yōu)化算子，CPU利用率提升40%

內存壓縮技術：Q80浮點格式使單節(jié)點內存占用降低至2.4GB（原模型6.32GB）

2.高效通信協(xié)議

低延遲同步：千兆以太網(wǎng)下KV Cache同步延遲<60ms

容錯機制：任意節(jié)點掉線自動觸發(fā)計算任務重分配

3.散熱方案：

加裝Pi5散熱風扇（樹莓派5滿負載溫度可降低15℃）

項目展示

Model:deepseek_r1_distill_llama_8b_q40

Version:0.12.2

2 xRaspberry Pi5 8GB

...P 278ms S 288kB R 522kB FirstP 258ms S 288kB R 522kB ,P 323ms S 288kB R 522kB IP 275ms S 288kB R 522kB needP 293ms S 288kB R 522kB toP 269ms S 288kB R 522kB understandP 281ms S 288kB R 522kB whatEvaluation nBatches:32 nTokens:19 tokens/s:7.70(129.89ms/tok)Prediction nTokens:77 tokens/s:3.54(282.22ms/tok) Network is closed

4 xRaspberry Pi5 8GB

...P 162ms S 864kB R 1191kB TheP 160ms S 864kB R 1191kB MultiP 157ms S 864kB R 1191kB -P 176ms S 864kB R 1191kB DeviceP 130ms S 864kB R 1191kB InP 174ms S 864kB R 1191kB ferenceP 132ms S 864kB R 1191kB ClusterP 172ms S 864kB R 1191kB (P 139ms S 864kB R 1191kB MDP 184ms S 864kB R 1191kB ICP 162ms S 864kB R 1191kB )P 156ms S 864kB R 1191kB isEvaluation nBatches:32 nTokens:19 tokens/s:11.68(85.63ms/tok)Prediction nTokens:77 tokens/s:6.43(155.60ms/tok) Network is closed

結語

“當樹莓派集群遇見分布式AI，算力民主化的大門正在打開！”在評論區(qū)參與討論，看看你對分布式計算的想法吧。