FP8技术的突破性价值
Chitu框架最引人注目的创新是其对FP8（8位浮点）模型推理的全栈支持。相较于主流的BF16格式，FP8能在几乎不损失模型精度的情况下，将显存占用减少50%，这直接带来了三方面显著优势：
- 硬件成本降低：在A800等GPU上可同时部署更多模型实例
- 能耗效率提升：单位算力下的电力消耗显著下降
- 国产芯片适配性增强：更适应算力有限的自主可控硬件环境
技术实现原理
Chitu通过动态量化策略和创新的soft-FP8算法，在模型加载时自动进行精度转换。测试数据显示，在运行671B参数规模的模型时，该方法相比传统方案每秒钟可处理更多tokens，而GPU显存峰值使用量控制在80GB以内。
商业应用价值
对于企业用户而言，这项技术的直接效益是部署成本的大幅缩减。例如在云服务场景，相同规模的推理服务所需的GPU数量减少，使得TCO（总体拥有成本）可降低40-60%。目前该技术已在金融、教育等领域的多个实际项目中验证有效性。
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FP8推理技术能大幅降低大模型部署成本
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