# 赤兔Chitu：清华团队开源的生产级大模型推理引擎，全面支持国产芯片

> 清华大学PACMAN实验室开源的Chitu推理框架，不仅支持NVIDIA全系GPU，更深度适配华为昇腾、摩尔线程、沐曦、海光等国产芯片，实现从单卡到集群的全场景部署。

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- 发布时间: 2026-04-01T04:14:27.000Z
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- 关键词: Chitu, 赤兔, 大模型推理, 清华PACMAN, 国产芯片, 昇腾, 摩尔线程, 沐曦, DeepSeek, Qwen, 量化推理, 生产级部署
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# 赤兔Chitu：清华团队开源的生产级大模型推理引擎\n\n在大模型应用落地的关键阶段，推理效率和硬件适配能力已成为决定项目成败的核心因素。由清华大学PACMAN实验室团队开发的Chitu（赤兔）推理框架，正以其全面的硬件适配能力和生产级稳定性，成为国内大模型部署领域的重要开源选择。\n\n## 项目背景与定位\n\nChitu的中文名"赤兔"寓意着速度与力量，这与其设计目标高度契合——打造一个专注于效率、灵活性和可用性的高性能大模型推理框架。与许多仅针对特定硬件优化的推理引擎不同，Chitu从设计之初就充分考虑了企业AI落地的渐进式需求，从实验室的小规模试验到大规模生产部署，提供可扩展的解决方案。\n\n该项目团队明确表示，Chitu定位于"生产级大模型推理引擎"，这意味着它不仅要追求极致的性能指标，更要确保在长期运行中的稳定性和可靠性，能够承载真实的并发业务流量。\n\n## 多元算力适配：国产芯片的深度支持\n\nChitu最引人注目的特性之一是其对多元算力的全面支持。在当前的AI芯片市场中，NVIDIA虽然仍占据主导地位，但国产芯片的崛起已成为不可忽视的趋势。Chitu在这方面走在了前列：\n\n- **NVIDIA全系支持**：从最新的Blackwell架构旗舰卡到旧款多系列产品，Chitu都提供了优化支持\n- **华为昇腾深度适配**：自v0.3.5版本起提供昇腾910B的完整原生支持，v0.3.9首发支持昇腾910B推理部署智谱GLM-4.5 MoE模型\n- **摩尔线程适配**：v0.5.1版本已完成对摩尔线程GPU的适配\n- **沐曦、海光支持**：v0.4.0版本大幅提升了在这些国产芯片上的推理性能和稳定性\n\n这种广泛的硬件适配能力，使得企业可以根据自身的供应链策略和成本考量，灵活选择最适合的算力平台，而不必被锁定在单一供应商生态中。\n\n## 全场景可伸缩部署\n\nChitu的另一大亮点是其全场景可伸缩的架构设计。无论是资源受限的边缘设备，还是需要处理海量请求的分布式集群，Chitu都能提供相应的部署方案：\n\n### 纯CPU部署\n对于没有GPU资源或仅需轻量级推理的场景，Chitu支持纯CPU部署模式，降低了硬件门槛。\n\n### 单卡GPU部署\n通过创新的技术实现，Chitu甚至可以在单卡上运行超大规模模型。例如，v0.2.2版本新增的CPU+GPU异构混合推理支持，使得单卡即可推理DeepSeek-R1 671B这样的超大模型。v0.3.0版本更进一步，新增FP4在线转FP8、BF16的高效算子实现，支持DeepSeek-R1 671B的FP4量化版本。\n\n### 大规模集群部署\nv0.5.0版本重点提升了集群部署场景的性能，使得Chitu能够应对企业级的高并发需求。\n\n## 支持的模型生态\n\nChitu在模型支持方面也表现出色，目前已支持包括DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi等在内的主流大语言模型。特别值得一提的是，v0.3.5版本提供了Qwen3系列模型的高性能推理方案，v0.3.9版本则首发支持智谱GLM-4.5 MoE模型在昇腾平台上的部署。\n\n这种广泛的模型兼容性，使得用户可以在不修改模型代码的情况下，直接利用Chitu的优化能力获得性能提升。\n\n## 技术亮点与创新\n\n### FP4/FP8量化支持\n量化技术是降低大模型推理成本的关键手段。Chitu从早期版本就开始投入量化技术的研发，v0.1.0版本即支持DeepSeek-R1 671B，提供FP8在线转BF16的高效算子实现。v0.3.0版本新增的FP4在线转FP8、BF16的高效算子实现，进一步降低了显存占用和计算开销。\n\n### 异构混合推理\nv0.2.2版本引入的CPU+GPU异构混合推理是一项重要创新。通过智能地分配计算任务到CPU和GPU，Chitu能够在单卡环境下运行原本需要多卡才能承载的超大规模模型，极大地降低了硬件成本门槛。\n\n### 生产级稳定性\n与许多研究原型不同，Chitu强调"长期稳定运行"的能力。项目团队表示，该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。这种对工程质量的重视，使其更适合企业级应用场景。\n\n## 快速部署与使用\n\nChitu团队为用户提供了便捷的部署方式。对于希望快速验证的用户，官方提供了适用于多个平台的Docker镜像：\n\n- **NVIDIA（arch 8.0、8.9）**：`qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-nvidia_arch_80_89:latest`\n- **NVIDIA（arch 9.0）**：`qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-nvidia_arch_90:latest`\n- **沐曦**：`qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-muxi:latest`\n- **昇腾（A2）**：`qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-ascend_a2:latest`\n- **昇腾（A3）**：`qingcheng-ai-cn-beijing.cr.volces.com/public/chitu-ascend_a3:latest`\n\n这些预构建镜像大大降低了用户的入门门槛，使得开发者可以在几分钟内启动一个功能完整的推理服务。\n\n## 开源生态与社区贡献\n\nChitu采用Apache License v2.0开源协议，代码托管在GitHub上。项目团队积极拥抱开源社区，在开发过程中从多个优秀开源项目汲取灵感，包括DeepSeek、FlashAttention、FlashInfer、KTransformers、llama.cpp、SGLang、TensorRT-LLM和vLLM等。\n\n团队表示将持续为开源社区贡献更高效、更灵活、更兼容、更稳定的大模型推理部署解决方案。同时，项目也欢迎社区贡献，并提供了详细的贡献指南。\n\n## 实际应用价值与展望\n\n对于正在推进大模型落地的企业而言，Chitu提供了一个兼具性能与灵活性的选择。其国产芯片的深度适配能力，在当前国际形势下具有重要的战略意义；而生产级的稳定性保证，则降低了技术风险。\n\n随着大模型应用场景的不断扩展，推理引擎的重要性将愈发凸显。Chitu凭借其全面的硬件适配、灵活的部署选项和持续的版本迭代，有望在国内大模型生态中扮演越来越重要的角色。\n\n对于希望降低推理成本、提升服务性能，或需要在国产芯片上部署大模型的团队来说，Chitu值得认真评估和尝试。