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Chitu是什么

Chitu大模型，即“赤兔”大模型推理引擎，其背景源自清华大学高性能计算研究所与清华系科创企业清程极智的联合研发。该引擎的推出旨在解决当前AI模型部署面临的硬件依赖和成本高昂问题。通过底层技术革新，Chitu大模型实现了在非英伟达Hopper架构GPU及各类国产芯片上原生运行FP8精度模型，显著降低了企业部署AI模型的门槛和成本。同时，Chitu大模型还支持全场景可伸缩性，适配多款国内外芯片，为AI技术的普及和应用提供了有力支持。

Chitu的技术特点

1. 硬件兼容性：

   • Chitu大模型推理引擎首次实现在非英伟达Hopper架构GPU及各类国产芯片上原生运行FP8精度模型。
   • 打破了FP8精度模型对英伟达Hopper架构（如H100/H200）的硬件依赖，为国产AI芯片的广泛应用和生态建设带来了新的机遇。

2. 性能优化：

   • 在A800集群的测试中，Chitu引擎在GPU使用量减少50%的情况下，推理速度提升了3.15倍，显著降低了企业的硬件成本，同时提高了性能输出。
   • 赤兔引擎的智能优化技术能够快速适配不同芯片架构，使国产厂商无需重复开发软件，专注于硬件升级。

3. 全场景可伸缩性：

   • Chitu引擎目标建立覆盖从纯CPU到大规模集群的全场景大模型部署需求。
   • 适配英伟达多款GPU及多款国产芯片，提供可扩展的解决方案。

4. 长期稳定运行：

   • Chitu引擎可应用于实际生产环境，稳定性足以承载并发业务流量。

Chitu的应用场景

1. 金融：Chitu大模型推理引擎的高效性能和硬件兼容性使其成为金融行业的理想选择，可用于风险评估、欺诈检测等场景。
2. 医疗：在医疗领域，Chitu引擎可用于医学影像分析、疾病诊断等，提高医疗服务的准确性和效率。
3. 其他行业：此外，Chitu引擎还可广泛应用于教育、智能制造、智慧城市等多个领域，推动AI技术的普及和应用。

Chitu开源与生态建设

1. 开源地址：Chitu大模型推理引擎已在GitHub上开源，地址为https://github.com/thu-pacman/chitu。
2. 生态建设：清程极智已与沐曦、燧原等厂商合作，推出“开箱即用”的推理一体机，进一步简化企业AI落地流程。同时，赤兔团队与多家国产芯片厂商展开合作，开放代码贡献通道，缩短硬件适配周期。

Chitu的意义与影响

1. 推动国产AI芯片发展：Chitu大模型推理引擎的推出打破了英伟达等国外厂商在AI芯片领域的垄断地位，为国产AI芯片的广泛应用和生态建设带来了新的突破。
2. 降低企业部署成本：通过底层技术革新和智能优化技术，Chitu引擎显著降低了企业部署AI模型的门槛和成本，提高了性能输出。
3. 加速AI技术普及：Chitu引擎的全场景可伸缩性和长期稳定运行能力使其能够广泛应用于多个领域，推动AI技术的普及和应用。