猫眼影戏
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王海鸽
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猫眼影戏记者 甘薇 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
12月20日 ，摩尔线程举行的首届MUSA开发者大会（MUSA Developer Conference ，简称 MDC 2025）正式召开 。这是海内首个聚焦全功效GPU的开发者大会 。本次大会以“创立·链接·汇聚(Create ，Connect ，Converge)”为焦点理念 ，直面了目今手艺自主自强与工业升级的时代主题 。摩尔线程首创人、董事长兼 CEO 张建中首次系统叙述了以MUSA为焦点的全栈生长战略 。同时 ，摩尔线程重磅宣布了全新一代GPU架构“花港” ，以及基于“花港”架构的两款芯片手艺蹊径 。别的 ，支持万亿参数模子训练的夸娥万卡集群、面向下一代超大规模智算中心的MTT C256超节点架构妄想 ，搭载智能SoC芯片“长江”的AI算力本MTT AIBOOK ，可实现硬件级光线追踪加速与自研AI天生式渲染手艺等一大批新手艺新产品集中亮相 ，将年终我国AI芯片工业热潮推向了一个新岑岭 。
目今全球AI工业进入爆发式增添阶段 ，AI 芯片赛道竞争日趋强烈 。一方面 ，大模子训练、科学盘算、图形渲染等高端场景对算力的需求一连激增 ，要求芯片具备更强性能、更高能效与更普遍的生态兼容性；另一方面 ，手艺自主可控成为国产芯片工业的焦点诉求 ，突破外洋手艺垄断、构建自主盘算生态 ，已成为行业生长的必定趋势 。摩尔线程作为国产全功效 GPU 领域的领军企业 ，自建设以来便聚焦焦点手艺研发 ，深耕 MUSA 统一系统架构的迭代与完善 ，在硬件设计、软件生态、场景适配等方面积累了深挚实力 ，逐步形成了从手艺研发到工业落地的完整结构 ，为国产 GPU 手艺的突破与生态构建涤讪了坚实基础 。
以MUSA为锚 ，构建全栈自主算力系统
MUSA是摩尔线程自主研发的元盘算统一盘算架构 ，笼罩从芯片架构、指令集、编程模子到软件运行库及驱动程序框架等的全栈手艺系统 。MUSA不但完整界说了从芯片设计到软件生态的统一手艺标准 ，也是摩尔线程坚持底层立异、践行恒久主义的战略焦点 ，并为全功效GPU涤讪了坚实的手艺基本 ，可高效支持AI盘算、图形渲染、物理仿真和科学盘算、超高清视频编解码等全场景高性能盘算 。
本次大会上 ，张建中首次系统叙述了以MUSA为焦点的全栈生长战略 ，涵盖架构、芯片、集群、超节点、智算平台、工业生态等多个方面 。摩尔线程将以MUSA架构为锚点 ，以全功效GPU筑牢算力长城 ，构建全栈算力系统 。张建中体现 ，这一战略的焦点逻辑在于突破手艺壁垒 ，通过全栈能力的协同发力 ，知足千行百业在数智化转型中对多元算力的差别化需求 ，同时为国产GPU手艺的自主立异涤讪坚实基础 。
张建中还正式宣布了全栈软件升级的MUSA 5.0版本 。历经五年深度研发与一连迭代 ，MUSA实现了软件性能的指数级跨越 。在编程生态上 ，原生MUSA C深度兼容TileLang、Triton等编程语言 ，为开发者提供无邪高效的全栈开发体验；在盘算效能上举行极致的优化 ，焦点盘算库muDNN实现GEMM/FlashAttention效率超98% ，通讯效率达97% ，编译器性能提升3倍 ，并集成高性能算子库 ，显著加速训练与推理全流程；在开源生态上一连扩大 ，逐步开源盘算加速库、通讯库及系统治理框架在内的焦点组件 ，向开发者社区开放深度优化的底层能力；同时起劲拓展前沿特征界线 ，即将推出兼容跨代GPU指令架构的中心语言MTX、面向渲染+AI融合盘算的编程语言muLang、量子盘算融合框架MUSA-Q ，以及盘算光刻库muLitho等 ，一连拓展全功效GPU的算力界线 。
新一代“花港”架构实现全维度刷新
本次大会的焦点亮点之一 ，是摩尔线程重磅宣布的新一代GPU架构“花港” 。作为驱动千行百业数智化转型的焦点引擎 ，新架构在盘算密度、能效、精度支持、图形手艺等方面实现了周全突破 ，相较于前代产品展现出显著的手艺优势 。
张建中在演讲中详细先容了架构的焦点立异点 。在盘算性能上 ，“花港”架构接纳了新一代指令集 ，算力密度提升50% ，能效大幅优化 ，可以支持从FP4到FP64的全精度端到端盘算 ，并新增MTFP6/MTFP4及混淆低精度支持 。
异步编程与超大规；チ悄拷馎I芯片生长的要害 ，对提升单芯片/单节点的算力使用率 ，以及突破单芯片算力上限 ，支持集群化协同盘算有着要害作用 。“花港”集成新一代异步编程模子 ，有用优化了使命调理与并行机制 ，并通过自研MTLink高速互联手艺 ，可支持十万卡以上规模的智算集群扩展 。
在图形与AI深度融合方面 ，“花港”内置了AI天生式渲染架构 ，增强硬件光线追踪加速引擎 ，完整支持DirectX 12 Ultimate ，实现图形渲染与智能盘算的高度协同 。在全栈自研与清静可信方面 ，架构基于全栈自主研发 ，拥有扎实的专利壁垒 ，具备全栈自研与自主可控的焦点能力 ，通过四层硬件清静架构 ，提供从芯片到系统的可验证清静守护 。
双芯片蹊径一连推进手艺演进
基于“花港”架构 ，张建中宣布了未来将宣布的两款芯片手艺蹊径——西岳系列与庐山系列 Ｎ髟老盗薪ㄗI训推一体与超大规模智能盘算 ，集成新一代异步编程与全精度张量盘算单位 ，支持从FP4至FP64的全精度盘算 ，为万卡级智算集群提供稳固高效的算力支持 ，将成为构建下一代“AI工厂”的坚实底座 。
庐山系列专攻高性能图形渲染 ，其图形性能实现周全跨越：AI盘算性能提升64倍 ，几那里置性能提升16倍 ，光线追踪性能提升50倍 ，并显著增强纹理填充、原子访存能力及显存容量 。别的 ，其还将集成AI天生式渲染、UniTE统一渲染架构及全新硬件光追引擎 ，为3A游戏、高端图形创作提供强盛算力支持 。
从2022年最先 ，摩尔线程已经履历了MUSA架构的5次迭代升级 。S10基于苏堤S10架构 ，为摩尔线程首款全功效 GPU ，重点解决信创市场 PC GPU 的国产化问题；其他尚有面向桌面级显卡的S60 ，和数据中心级盘算卡的S2000 。S80基于第二代春晓架构 ， 为海内首款消耗级国形GPU ，S3000效劳器级云端渲染卡 。S4000接纳第三代曲院架构 ，实现更高性能的训推一体能力 ，可实现千卡集群 。S5000接纳第四代平湖架构 ，支持万卡级集群 。
万卡集群加速国产智算基础设施结构
除芯片之外 ，摩尔线程还在本次大会上正式宣布了夸娥万卡智算集群 。大规模智算集群的建设面临的挑战许多：一是在大规模训练中怎样高效并行训练 ，怎样高精度仿真 ，怎样大规模训线调理等；二是在高性能训练中 ，怎样实现FP8/FP4低精度训练 ，怎样实现高性能算子/通算掩饰等；三是怎样包管大规模集群训练的高容错性 ，怎样实现自动故障剖析等 。
经由摩尔线程的深入开发 ，现在夸娥万卡智算集群有用解决了上述难题 ，具备了全精度、全功效通用盘算能力 ，在万卡规模下实现高效稳固的AI训练与推理 。凭证张建中的先容 ，夸娥万卡智算集群取得多个焦点突破：浮点运算能力抵达10Exa-Flops ，逊с力使用率（MFU）在Dense大模子上达60% ，MOE大模子上达40% ，有用训练时间占比凌驾90% ，训练线性扩展效率达95% ，与国际主流生态高度兼容 ，并在多项指标上具备显著能效优势 。
在训练侧 ，基于原生FP8能力完整复现顶尖大模子训练流程 ，并在多项要害精度指标上抵达国际主流水平 。Flash Attention算力使用率凌驾95% ，并突破FP8累加精度等要害手艺瓶颈 ，充分释放国产GPU在大模子训练中的性能潜力 。
在推理侧 ，摩尔线程联合硅基流动 ，经由系统级工程优化与FP8精度加速 ，在DeepSeek R1 671B全量模子上实现性能突破：MTT S5000单卡Prefill吞吐突破4000 tokens/s、Decode吞吐突破1000 tokens/s ，树立国产推理性能新标杆 。
面向未来 ，摩尔线程还宣布了MTT C256超节点的架构妄想 。该产品接纳盘算与交流一体化的高密设计 ，旨在系统性提升万卡集群的训练效能与推理能力 ，为下一代超大规模智算中心构建兼具超高密度与极致能效的硬件基石 。
从AI大模子到具身智能多元化场景适配
在推出一系列重点手艺产品的基础上 ，摩尔线程还起劲推进产品手艺的应用与场景落地 。本次大会中就设立了凌驾20 场手艺分论坛 ，议题笼罩智能盘算、图形盘算、科学盘算、AI 基础设施（AI Infra）、端侧智能、具身智能、开发者工具与平台等要害领域 ，增进了前沿手艺与工业实践的深度融合 。
在AI盘算领域 ，摩尔线程的手艺已乐成应用于AI大模子训练与推理、端侧智能、具身智能等场景 ，为相关企业提升研发效率、降低算力本钱提供了有力支持 。例如 ，摩尔线程与玻色量子相助 ，打造量子原生AI新型天生式模子QBM-VAE ，连系深度学习与量子盘算优势 ，用于数据天生、数据降维与映射、异常检测等 。在6G加速方面 ，摩尔线程与ZGC-XNET相助 ，打造AI+6G通讯的边沿智能算力平台 ，实现AI与通讯的双向赋能 。
在图形盘算领域 ，摩尔线程一连推动国产GPU向兼容性更广、手艺更深的偏向生长 。其产品已周全支持DirectX 12、OpenGL 4.6、Vulkan 1.3等主流图形与盘算API ，并与国产主流CPU及操作系统完成了全栈适配 ，一连扩展游戏及专业应用的兼容笼罩 。在焦点渲染手艺上 ，摩尔线程实现两项要害突破：一是基于“花港”架构的强化硬件光线追踪加速引擎 ，可实现对DirectX Raytracing (DXR)的支持 ，使实时、逼真的光影效果在国产GPU上成为可能 。二是推出全自研MTAGR 1.0手艺 ，推动渲染手艺范式从“盘算”走向“天生” ，为下一代数字内容创作及数字孪生等场景构开国产手艺基座 。
在具身智能领域 ，摩尔线程宣布了MT Lambda具身智能仿真训练平台 ，深度融合物理、渲染与AI三大引擎 ，构建了开发、仿真、训练的高效统一情形 。同时推出基于智能SoC芯片“长江”、AI模组MTT E300和夸娥智算集群“端云连系”的MT Robot具身智能解决计划 ，并宣布将于2026年第一季度开源要害仿真加速组件Mujoco-warp-MUSA ，以开放协作助力机械人工业研发效率提升 。
在前沿融合盘算探索方面 ，MUSA生态已与相助同伴在科学智能（AI for Science）、量子科技、AI for 6G等前沿交织领域睁开探索事情 ，一连拓展全功效GPU作为通用算力底座的手艺界线与应用价值 。
别的 ，在工业智造、智慧医疗等热门领域 ，摩尔线程的手艺与解决计划也已实现深度融合 ，切实推动了行业生产效率与效劳质量的提升 。
展览区解锁摩尔线程手艺应用价值
为越发真实地展收用场景 ，本次大会上摩尔线程联合众多生态同伴打造了凌驾1000㎡的展览展示区 ，通过富厚的案例分享与现场展示 ，周全泛起了摩尔线程在多领域的落地实践效果 。
AI大模子&Agent展区展示了摩尔线程开发的突破训练容错瓶颈的零中止容错计划 。大规模智算集群常因节点故障导致训练中止 。古板容错计划需要中止使命、移除故障节点、接入备机并回滚至最近检查点再重启 ，整个历程会造成大宗盘算资源与训练时间的铺张 。摩尔线程立异推出KUAE集群零中止容错计划 ，通过DP组级故障隔离机制 ，在爆发故障时仅隔离受影响节点所在的DP组 ，其余组别继续训练；备机或修复节点接入后 ，仅需重修对应DP组通讯链路 ，全程无需整体训练中止 ，显著提升了集群有用算力使用率与训练一连性 ，从基础上解决了因节点故障导致训练中止和资源铺张的问题 ，为大规模AI训练使命提供了稳固高效的运行包管 。
在具身智能展区展示了摩尔线程联手景业智能打造VR遥操作机械人系统 。该计划可依托摩尔线程MTT E300 AI模组与MTT S80显卡的协同算力 ，操作职员通过佩带VR眼镜 ，即可远程精准控制特种机械人 ，在现实辐射等高危害情形中完成细腻使命 。
在数字人展区 ，依托摩尔线程全功效GPU ，在端侧即可流通渲染高精度数字人 ，兼容多种主流大语言模子 ，支持触控、文本、知识库、语音等多模态交互 。
在视频多媒体展区 ，摩尔线程开发的端侧实时视频超别离艺MTVSR ，可提供2倍-4倍的实时视频超分 ，并提供多档质量设定 ，能够显著提升低区分率视频在高区分率屏幕下的播放清晰度 。MTVSR还将以SDK形式支持播放器、浏览器等App集成挪用 ，可为终端用户提供无缝的实时视频超分体验 。
构开国产GPU应用生态闭环
为推动国产GPU应用生态的可一连生长 ，摩尔学院也正式亮相 。其是摩尔线程建设的专业GPU手艺培训与交流平台 ，专为GPU开发者、科研职员以及工业实践者设计 ，提供从入门到醒目的全方位培训 。学院汇聚行业顶尖专家和生态相助同伴资源 ，课程内容普遍笼罩人工智能、数字孪生、加速盘算等多个前沿手艺领域 ，可资助学员掌握尖端手艺知识 ，拓展立异视野 。阻止2025年12月 ，摩尔学院已经汇聚了20万名先行者和探索者 。
现在 ，摩尔学院正在加速建设MUSA生态中心 ，为所有开发者提供多方面的支持 ，包括焦点手艺支持 ，展示效果和交流立异 ，人才作育基地 ，立异孵化和效劳平台 。为此 ，摩尔学院全心设计了一系列“开发者妄想” ，如星火未来、启航大赛、精英开发者、灯塔科学家等 ，通过开放算力资源与深度的手艺支持 ，推动工业生态的昌盛生长 。
摩尔线程还特殊推出了 ，为AI学习与开发者设计打造的小我私家智算平台——MTT AIBOOK AI算力本 。其搭载摩尔线程的“长江”智能SoC芯片 ，集成了CPU、GPU、NPU、VPU、DPU、DSP、ISP等盘算单位 ，提供50TOPS异构AI算力 ，支持混淆精度盘算 ，将成为开发者的最佳开发工具 。
总之 ，通过本次大会上的一系列效果宣布 ，标记着摩尔线程已乐成构建起一套以自主统一架构为基本、贯串“芯-边-端-云”的完整手艺栈 ，实现了从底层硬件到上层应用的系统化闭环 。该系统可以为国产智能盘算生态的一连演进与工业融合 ，提供坚实、开放且可一连的平台级支持 。
谈及未来生长 ，张建中体现 ，摩尔线程将一连深耕全功效GPU焦点手艺 ，一直完善以MUSA 为焦点的全栈生态结构 ，进一步提升产品性能与行业适配能力 。同时摩尔线程也将继续携手全球相助同伴 ，深化手艺与场景的融合立异 ，加速推动国产 GPU 手艺在千行百业的落地应用 ，助力工业数智化转型提速增效 。
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责编：陈润余
审核：郭建华
责编：马亚辉
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