Chitu提供多项专为LLM推理优化的特色功能：
- FP8支持：使用8位浮点数格式进行计算，相比BF16可节省显存并提升速度。启用方式是在启动参数中添加
infer.soft_fp8=True，同时需要准备FP8格式的模型 - CUDA Graph优化：通过重用计算图减少内核启动开销，提升单次请求响应速度。使用方法是在配置中添加
infer.use_cuda_graph=True - 硬件适配：针对不同GPU提供特定优化，如为NVIDIA A800调整的CUDA架构参数
- 基准测试：内置
benchmark_serving.py工具可以评估系统吞吐量，使用方式：python benchmarks/benchmark_serving.py --model "deepseek-r1" --iterations 10 --seq-len 10 --base-url http://localhost:21002
具体优化建议：
- 在显存受限的环境中优先启用FP8模式
- 对延迟敏感的单次请求使用CUDA Graph
- 定期运行基准测试以发现潜在瓶颈
- 根据硬件特性调整并行策略参数
这些优化手段可以让Chitu在不同场景下实现最优性能，特别适合生产环境中需要平衡成本和效率的情况。
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》
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