核心要点👉
- 🚀 GPU资源消耗压缩近半,推理吞吐量提升3.15倍
- 🔧 实现跨代际GPU与国产芯片的多元算力适配
- ⏱️ 国产硬件适配周期缩短40%以上
- 💸 推理成本降低60%实现普惠化部署
- 🏭 首个通过生产环境压力测试的国产推理引擎
数智朋克讯 在异构计算生态领域取得突破性进展,赤兔Chitu凭借跨代际GPU与国产芯片的跨平台支持,构建起多元算力适配体系。该引擎不仅兼容NVIDIA全系产品,更通过深度优化国产硬件架构,实现从单节点到超大规模集群的动态资源调度,其弹性架构可灵活应对CPU原生部署、混合异构计算及分布式推理等全场景需求。
实测数据显示,赤兔Chitu在A800集群中展现出颠覆性性能优势:相较传统开源框架,GPU资源消耗压缩近半的同时,推理吞吐量实现3.15倍跃升。这种算力效率的质变,源于其底层设计的全链路优化能力,确保在高并发业务流冲击下仍保持企业级稳定性,成为首个通过生产环境压力测试的国产推理引擎。
作为定位明确的"生产级大模型推理中枢",赤兔Chitu正填补先进算法与异构硬件间的技术断层。通过开源协同机制,该引擎已与多家本土芯片厂商建立战略级代码贡献通道,使国产硬件适配周期缩短40%以上,有效弥合国际算力迭代的时间鸿沟。
行业观察人士指出,赤兔Chitu的技术路径标志着大模型部署的普惠化进程加速。其通过动态算子融合、内存复用等核心技术,将推理成本曲线下移60%,同时推动国产AI芯片在吞吐密度、能耗比等关键指标上逼近国际头部产品,为产业智能化转型提供底层算力基座。