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影响阴茎增粗的因素有哪些?

出品 | 虎嗅科技组

作者 | 丸都山

编辑 | 苗正卿

头图 | 摩尔线程

在资源市场的热度趋于清静之时，摩尔线程又在工业端将人们的视线拉回。

12月20日，摩尔线程举行了首届“MUSA开发者大会”，宣布全新一代全功效GPU架构“花港”，以及基于“花港”架构打造的AI训推一体芯片“西岳”，以及专用于高性能图形渲染的芯片“庐山”。

别的，摩尔线程首创人张建中在现场还宣布了“夸娥万卡智算集群”，以及未来即将宣布的MTT C256超节点结构妄想。

若是说上述内容还属于“可展望的”手艺迭代内，那么诸如中心语言MTX，以及光刻盘算库、量子盘算融合框架等手艺，就真的完全在人意料之外了。

虽然，也可以说这些手艺并非摩尔线程首次提出的，事实后面这几项或多或少都在GTC大会上泛起过，但从国产GPU公司体量来看，敢于全方位地去搭建生态，这自己就是件值得肯定的事。

关于正处于“情绪估值”与“理性审阅”交织中的摩尔线程来说，这场开发者大会也是在向外界转达一个明确的信号，即无论行业作何评价，摩尔线程都会坚持以MUSA为焦点，去打造类似英伟达CUDA的生态护城河。

与英伟达中门对狙 ？

先来说说本次开发者大会上，让笔者最为震惊的一项手艺：中心语言MTX。

它属于MUSA 5.0软件栈的一部分，关于MUSA统一架构，关注过摩尔线程的人或多或少都相识过，这是摩尔线程自主研发的笼罩从芯片架构、指令集编程模子到软件运行库及驱动程序框架的全栈手艺系统。

在此前一再版本迭代中，MUSA主要集中在编程生态的扩充，比容兼容更多编程语言，或是富厚算子库上，现在天提到的“中心语言MTX”属首次泛起。

简朴诠释下中心语言MTX是什么。它的焦点作用是兼容差别代际GPU的指令架构，闪开发者无需为每一代新GPU重新适配代码，大幅降低开发者适配本钱，同时为上层软件生态提供稳固的底层支持。

用个更直观的例子来说明下：在英伟达CUDA生态下，其焦点底层组件之一，就是这其中心语言手艺，英伟达将其命名为“PTX”，依托PTX中心语言，开发者在2018年为Turing架构芯片编译的代码，至今仍可通过驱动即时编译在2025年的Blackwell芯片上运行。

那么做这个“中心语言”难吗 ？应该说很是难，并且耗时耗力，同样以英伟达的PTX为例，在2007年随CUDA 1.0宣布后，大部分版本都需要新增对应硬件的专属指令（如Tensor Core相关指令），同时坚持对旧版本的兼容，最终形成“高级语言→PTX→硬件二进制指令”的成熟编译链路。

关于开发者来说，由于中心语言PTX的保存，越发没理由拒绝CUDA，由于在英伟达之前，就没有芯片厂商思量过“向前兼容”的问题。

不过，关于海内GPU厂商而言，开发一其中心语言的难度肯定要远大于英伟达，因此在今天之前，笔者从不以为真会有海内厂商去做这件事。

而凭证张建中在今天开发者大会上的亮相，在明年上半年，摩尔线程自研的MTX就将向开发者开放。

相较于英伟达的18年磨一剑，可以预见的是，摩尔线程的MTX在适用性上一定不如前者，不过敢于迈出这一步，照旧足够令人另眼相看。

事实，在GPU行业中，有着英伟达这座大山，“不做生态”已经成为了某种水平上的政治准确。

新架构，提升显著

从2022年基于MUSA统一架构的“苏堤”问世算起，摩尔线程先后推出了四代GPU架构，而本次宣布的“花港”架构基本上可以看作是升级幅度最大的一代。

首先是盘算性能的显著提升 ；谛乱淮噶罴，“花港”架构较前代“平湖”的算力密度提升50%，同时能效大幅优化，且支持从FP4到FP64的全精度端到端的全精度端到端盘算。

其次是异步编程与超大规 ；チ闹С。新一代异步编程模子，能够更好地优化使命调理与并行极致，而通过自研的MTLink高速互联手艺，将支持十万卡以上规模的智算集群扩展。

值得一提的是，在开发者大会现场，张建中还明确体现，新一代“花港”架构将内置AI天生式渲染结构，并且完整支持DirectX 12 Ultimate。

据此基本可以判断出，摩尔线程的消耗级显卡接下来一定会获得迭代，并且极或许率是一款基于“花港”架构打造的产品。在“消耗级显卡”这个小众且最艰难的赛道上，摩尔线程依然没有放弃。

基于“花港”架构，摩尔线程在今天宣布了两款芯片：“庐山”与“西岳”。

先说说定位于“AI训推一体”芯片的“庐山”。除了上文提到的新一代异步编程与全精度张量盘算单位外，这枚芯片尚有个特殊之处是能够适配多种“类以太协议”，同时又适配多种Scale-Up switch。

这意味着“庐山”芯片不但能在MTlink下使用，也可以兼容海内其他厂商的协议，而据张建中在现场的先容，“庐山”最高支持在1024片超节点的扩展。

应该说，只管摩尔线程执着于打造自研生态，但并没有把路走窄。

另外一枚用于高性能图形渲染的芯片“庐山”，其图像性能比照MMT S80，在集成了AI天生式渲染后，AI盘算性能提升64倍，UtiTE统一渲染架构让几那里置性能提升16倍，全新的硬件光追引擎，让光线追踪性能提升50倍。

除了芯片外，本次MUSA开发者大会还正式宣布了“夸娥万卡智算集群”。该集群具备全精度、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。

继续拓展生态界线

今年，海内GPU行业的叙事逐渐从“能用”转移到“好用”，尤其在H200解禁对华出口后，海内从业者越发感受到了紧迫。

在芯片“好用”这个问题上，摩尔线程谜底仍聚焦于“生态”二字，不但要实现生态自主，也在自动探索生态界线。

好比在今天的开发者大会上，摩尔线程推出的“长江”SoC。这款芯片主要面向端侧，通过CPU+GPU+NPU的组合，最高可提供50 TOPS的异构AI算力。

据张建中先容，摩尔线程将推出基于“长江”SoC、AI芯片模组MTT E300和夸娥智算集群打造的MT Robot具身智能解决计划。

通过这个组合能够看出，该款计划最大的特点是能够协调“端—边—云”算力。据悉，MT Robot已经用在了农业场景中。

另外值得一提的是，摩尔线程还基于这款SoC打造了一款名为“MTT AIBOOK”的AI算力本，未来还将推出一款迷你型盘算装备MTT AI Cube。

而在具身智能方面，除了MT Robot外，摩尔线程还宣布了MT Lambda具身智能仿真训练平台。

该平台在定位上有些类似于英伟达的Issac Sim，但又不完全一样。MT Lambda焦点聚焦于“全栈融合”，旨在将物理引擎、渲染引擎与AI引擎深度整合，突破了古板具身智能研发中“开发、仿真、训练”各环节割裂的痛点，以提升研发效率。

别的，MT Lambda也可以直接安排到MT Robot上，以形成软硬件的高效协同。

从摩尔线程在具身智能赛道上的生态拓展可以看出，在现在任何一个与“盘算”有关的行业中，摩尔线程都试图通过“全栈软硬件架构+全场景产品”的结构占有身位，每一步都在拓展生态的界线，同时每一步都面临着实打实的挑战。

某种意义上，这也是在走一遍英伟达来时的路，面临后者近20年沉淀出的生态霸权，摩尔线程能否搭建起另一条国爆发态护城河，谜底终究需要时间来磨练。

本文来自虎嗅，原文链接：https://www.huxiu.com/article/4819257.html?f=wyxwapp

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