在人工智能领域，大模型推理引擎扮演着至关重要的角色，但同时也面临着高成本和低效率的挑战。清华大学高性能计算研究所与清程极智联合开源的Chitu（赤兔）推理引擎，正是为了解决这些痛点而生。Chitu旨在提供高性能的大模型推理能力，并具备广泛的硬件适配性，从而降低企业在AI应用方面的门槛。
Chitu的核心优势在于其对多元算力的支持。它不仅能够兼容英伟达的各类GPU，从最新的旗舰产品到旧款型号，而且还针对国产芯片进行了优化。这种设计打破了对特定硬件架构（如英伟达Hopper）的依赖，使得企业能够更加灵活地选择硬件方案，降低硬件成本。此外，Chitu还具备全场景可伸缩的特性，无论是纯CPU部署、单GPU部署还是大规模集群部署，Chitu都能提供相应的解决方案，满足不同规模和场景下的推理需求。
在实际应用中，Chitu展现出了卓越的性能。例如，在A800集群上部署DeepSeek-R1-671B模型时，与部分国外开源框架相比，Chitu能够将GPU使用量减少50%，同时推理速度提升3.15倍。这样的性能提升，不仅能够降低企业的运营成本，还能够提高AI应用的响应速度和吞吐量。
Chitu的主要功能特性
Chitu不仅仅是一个推理引擎，更是一套完整的解决方案，其主要功能特性包括：
- 多元算力适配：Chitu打破了对英伟达Hopper架构的依赖，支持英伟达多系列GPU及国产芯片，为企业提供了更多的硬件选择。
- 全场景可伸缩：无论是小规模的CPU部署还是大规模的集群部署，Chitu都能提供可扩展的解决方案，满足不同场景的需求。
- 低延迟优化：针对金融风控等对延迟敏感的场景，Chitu优化模型推理速度，减少响应时间，确保业务的实时性。
- 高吞吐优化：在高并发场景下，如智能客服，Chitu提高单位时间内处理的请求数量，提升服务效率。
- 小显存优化：Chitu降低单卡显存占用，使企业可以用更少的硬件资源获得更高的推理性能，降低硬件成本。
- 长期稳定运行：Chitu引擎可应用于实际生产环境，具有足够的稳定性，能够承载并发业务流量，保障业务的连续性。
- 开箱即用：清程极智推出了基于Chitu的推理一体机，提供开箱即用的部署方案及专业运维服务，进一步简化企业AI落地流程，降低部署和维护成本。
Chitu的技术原理
Chitu之所以能够实现如此卓越的性能，得益于其底层技术的革新和优化：
- 底层技术革新：Chitu引擎通过底层技术革新，首次实现了在非英伟达Hopper架构GPU及各类国产芯片上原生运行FP8精度模型。这一突破打破了过去FP8模型对英伟达H系列高端GPU的依赖，使得企业可以在更多类型的硬件上高效部署大模型。
- 算子级优化：Chitu对关键算子（如GeMM、MoE等）进行了指令级优化，直接处理FP8数据而非简单量化。这种优化方式确保了模型精度无损，同时显著提升了推理速度。在A800集群的测试中，相比部分国外开源框架，Chitu引擎在GPU使用量减少50%的情况下，推理速度仍有3.15倍的提升。
- 全场景性能优化：Chitu引擎支持低延迟、高吞吐和小显存优化，能够根据不同场景需求，在不同硬件配置和系统环境下，提供最优解决方案。Chitu可以根据系统资源状况，在GPU利用率、内存效率和网络传输之间寻找最佳平衡点，从而实现最佳性能。
- 并行计算与编译优化：Chitu引擎凝结了清华大学团队多年的并行计算与编译优化技术积累。通过智能编译技术，团队能够加速高性能算子的开发过程，在较短时间内实现对不同硬件架构的优化，从而快速适应新的硬件平台。
Chitu的应用场景
Chitu的应用场景非常广泛，几乎涵盖了所有需要大模型推理的领域：
- 风险识别与预警：在金融领域，Chitu引擎能够快速处理海量交易数据，实时监测潜在风险并及时预警，帮助金融机构提升风险管理效率，降低风险损失。
- 智能客服与客户体验优化：通过大模型智能知识库，Chitu能够快速响应客户需求，提供个性化的服务，提升客户体验，降低客服成本。
- 疾病诊断辅助：在医疗领域，Chitu引擎能够快速处理医疗数据，辅助医生进行疾病诊断，提升诊断的速度和准确性，改善患者的就医体验。
- 交通流量优化：在交通领域，Chitu引擎可以实时处理交通数据，优化交通流量，缓解城市拥堵，提高交通效率。
- 科研数据分析：在科研领域，Chitu引擎能够高效处理科研数据，加速科研进程，为科研人员提供强大的数据分析能力。
案例分析：Chitu在金融风控中的应用
某金融机构采用了Chitu推理引擎来提升其风控系统的性能。该机构面临着海量交易数据和复杂的风险模型，传统的风控系统已经无法满足业务需求。通过引入Chitu，该机构实现了以下目标：
- 实时风险预警：Chitu能够实时处理交易数据，快速识别潜在的风险交易，并及时发出预警，有效降低了欺诈风险。
- 模型迭代加速：Chitu的高性能推理能力，使得该机构能够更快地迭代和优化风险模型，从而更好地适应不断变化的风险环境。
- 成本降低：Chitu的硬件适配性和小显存优化特性，使得该机构能够用更少的硬件资源获得更高的推理性能，降低了硬件成本和运营成本。
Chitu的未来发展趋势
随着人工智能技术的不断发展，大模型推理引擎的需求也将越来越高。Chitu作为一款高性能、高灵活性的推理引擎，具有广阔的发展前景。未来，Chitu将继续在以下几个方面进行发展：
- 支持更多硬件平台：Chitu将继续扩大其硬件适配范围，支持更多的国产芯片和其他类型的硬件平台，为企业提供更多的选择。
- 优化更多模型：Chitu将针对更多的模型进行优化，提升推理性能，满足不同领域的需求。
- 提供更完善的工具链：Chitu将提供更完善的工具链，包括模型转换、部署、监控等，帮助企业更方便地使用Chitu。
- 加强社区建设：Chitu将加强社区建设，吸引更多的开发者参与到Chitu的开发和维护中来，共同推动Chitu的发展。
Chitu的开源，无疑为大模型推理领域注入了新的活力。它不仅降低了企业使用大模型的门槛，还推动了整个行业的技术创新。相信在不久的将来，Chitu将成为大模型推理领域的重要力量，为各行各业带来更多的价值。
