与vLLM等主流推理框架相比，Chitu的独特优势主要体现在以下几个方面：
- FP8高效推理：Chitu特别优化了对FP8格式的支持，相比vLLM主要使用的FP16/BF16格式，能大幅减少显存占用。例如在A800上运行DeepSeek-671B时，Chitu只需要vLLM一半的GPU资源
- 国产硬件适配：Chitu专门考虑了国产芯片的兼容性，而vLLM主要面向NVIDIA生态
- 执行效率：在同等硬件条件下，Chitu通过CUDA Graph优化等技术实现了更快的推理速度，官方数据显示比vLLM快3倍以上
- 分布式支持：Chitu提供开箱即用的多节点分布式推理能力，简化了大规模部署的复杂度
- 成本效益：通过多种优化手段，Chitu可以在保持性能的同时显著降低运营成本，这对于企业级应用尤为重要
适合选择Chitu的场景包括：
- 需要充分利用每块GPU算力的成本敏感型项目
- 使用国产硬件的基础设施环境
- 需要部署超大模型(百亿参数以上)的生产环境
- 对推理延迟有严格要求的高并发应用
对于已深度使用vLLM的用户，可以考虑在特定场景下试用Chitu以获取更好的性价比。
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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