一位 Reddit 用户利用 Intel Optane PMem（持久内存）DIMM 作为系统内存（RAM），成功让一台工作站运行了一个 1 万亿参数的大语言模型。这位名为 APFrisco 的用户在 Reddit 的 Local LLaMA 社区发布了一篇简短教程，介绍了具体实现方法。他表示，自己购买了一些二手的 Intel Optane Persistent

发布时间: 2026-05-25 16:30:12

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一位 Reddit 用户利用 Intel Optane PMem（持久内存）DIMM 作为系统内存（RAM），成功让一台工作站运行了一个 1 万亿参数的大语言模型。
这位名为 APFrisco 的用户在 Reddit 的 Local LLaMA 社区发布了一篇简短教程，介绍了具体实现方法。他表示，自己购买了一些二手的 Intel Optane Persistent
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7小时前由勃勃OC 提交

一位 Reddit 用户利用 Intel Optane PMem（持久内存）DIMM 作为系统内存（RAM），成功让一台工作站运行了一个 1 万亿参数的大语言模型。

这位名为 APFrisco 的用户在 Reddit 的 Local LLaMA 社区发布了一篇简短教程，介绍了具体实现方法。他表示，自己购买了一些二手的 Intel Optane Persistent Memory（傲腾持久内存）模块，由于二手市场价格较低，因此能够以较低成本扩充超大容量内存。

借助这些傲腾内存，他成功在自己的 Xeon 工作站上本地运行了一个 1 万亿参数模型（这里指 Kimi K2.5），推理速度约为每秒 4 个 Token。

换句话说，他利用价格相对便宜的二手傲腾持久内存，搭建出了一套能够在本地运行超大规模 AI 模型的系统，而无需依赖昂贵的数据中心级 GPU 集群。

这一原本可以替代SSD，弥补DRAM和SSD之间隔阂的创新技术，因为糟糕的销量而被英特尔放弃

不过，从更宏观的角度来看，这件事表明：在 DRAM（内存）与 SSD（固态硬盘）之间，仍然存在一种存储产品的市场空间，尤其是在运行大语言模型（LLM）这类应用时。

目前，DRAM 速度极快但价格昂贵，而 SSD 容量大、成本低，却存在明显的性能瓶颈。对于需要存放数千亿乃至上万亿参数模型的 AI 工作负载而言，两者之间的巨大鸿沟依然存在。

许多业内人士认为，这一缺口很快将由 Compute Express Link（Compute Express Link，CXL）标准来填补。CXL 有望提供规模庞大、成本更低且支持字节级寻址的内存池，使系统能够像访问传统内存一样访问海量扩展内存，从而更适合大语言模型等对容量需求极高的工作负载。

换句话说，未来 AI 服务器可能不再需要完全依赖昂贵的 DRAM 来容纳超大模型，而是可以通过 CXL 构建数 TB 甚至数十 TB 级别的共享内存池，在成本与性能之间取得更好的平衡。对于推理场景而言，这种架构有望成为连接 DRAM 和 SSD 之间的关键一环。

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