硬件兼容性设计理念
Chitu框架的核心设计目标之一是打破大模型推理的硬件壁垒。其架构采用分层抽象设计，将计算内核、内存管理和通信协议三个关键层与具体硬件解耦，从而实现了：
- 全面的NVIDIA GPU支持：从消费级显卡到最新的A800/H20专业卡
- 国产芯片生态兼容：已适配华为昇腾、寒武纪等自主处理器
- 纯CPU环境运行能力：通过特殊的算子优化支持x86/ARM架构
关键技术实现
团队开发了统一的运行时抽象层（RAL），可以自动识别硬件特性并加载最优计算内核。例如在国产芯片上会自动启用特定优化的卷积算子，而在NVIDIA环境则会优先调用CUDA原生函数。这种’智能适配’机制使得同一套模型代码可以在不同硬件平台上获得最佳性能。
实际部署案例
在某政务云项目中，Chitu成功在混合硬件环境（NVIDIA A800+华为昇腾910B）的异构集群上部署了千亿参数模型，通过自动负载均衡实现了90%以上的硬件利用率，相比单架构集群提升35%的吞吐量。
本答案来源于文章《Chitu（赤兔）：清华团队推出的高性能大语言模型推理框架》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » Chitu的多硬件适配能力覆盖从NVIDIA GPU到国产芯片
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