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童曙泉
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猫眼影戏记者 曾凡瑞 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
《科创板日报》12月20日讯（记者 黄心怡）在今日举行的首届MUSA开发者大会上 ，摩尔线程宣布新一代全功效GPU架构“花港” ，以及基于“花港”架构的AI训推一体芯片“西岳”和专攻高性能图形渲染的芯片“庐山”。
同时 ，摩尔线程正式推出了夸娥万卡智算集群 ，搭载自研“长江”智能SoC 芯片的AI算力本 MTT AIBOOK。
摩尔线程新一代GPU架构“花港”宣布
《科创板日报》记者在现场看到 ，当虹科技、中望软件等多家科创板上市公司与摩尔线程开展相助。其中 ，当虹科技BlackEye多模态空间大模子基于摩尔线程GPU ，知足超高清直播实时转码、离线视频增强等等高性能需求；中控手艺的时间序列大模子与摩尔线程的GPU完成了适配；中望软件与摩尔线程推出了全栈国产化三维CAD一体化解决计划 ，适配多种国产CPU与操作系统。
▍新一代GPU架构“花港”宣布
摩尔线程首创人、董事长兼CEO张建中先容 ，新宣布的GPU架构“花港” ， 基于新一代指令集 ，算力密度提升50%；支持从FP4到FP64的全精度端到端盘算 ，新增MTFP6/MTFP4及混淆低精度支持。集成新一代异步编程模子 ，优化使命调理与并行机制；通过自研MTLink高速互联手艺 ，支持十万卡以上规模智算集群扩展。
图为宣布会现场
基于“花港”架构 ，摩尔线程宣布了未来将宣布的两款芯片手艺蹊径：
“西岳”专注AI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算力支持。
AI训推一体芯片“西岳”
“庐山”专攻高性能图形渲染。在图形性能方面 ，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。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、高端图形创作提供算力支持。
本次大会正式宣布了夸娥万卡智算集群 ，浮点运算能力为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。
摩尔线程宣布了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 ，支持下一代超大规模智算中心建设。
在具身智能方面 ，摩尔线程推出MT Lambda具身智能仿真训练平台 ，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 ，以助力机械人工业研发效率提升。
别的 ，摩尔线程宣布会上还宣布面向开发者的AI算力本 MTT AIBOOK ，搭载自研“长江”智能SoC ，提供高达50TOPS的端侧AI算力。同时预告了基于“长江”SoC打造的迷你型盘算装备MTT AICube。
▍国产GPU芯片要实现生态自主
英伟达CUDA软件系统生态被业内普遍以为是其最大护城河 ，也是国产GPU厂商的薄弱之处。
中国工程院院士、清华大学盘算机系教授郑纬民体现 ，国产GPU芯片要实现生态自主 ，实现从“能跑”到“愿意用。
“真正决议主权AI生态成败的 ，在于是否有足够多的开发者愿意恒久在这套栈上写代码。开发者是生态的焦点资源 ，国产平台需要解决迁徙本钱太高、工具链不可熟 ，文档/社区与支持缺乏。实现从‘能用’到‘愿用’的根天性转变 ，要害在于开发体验。”
现在 ，摩尔线程对MUSA 软件架构升级到5.0版本 ，兼容 TileLang、Triton 等编程语言 ，焦点盘算库muDNN实现GEMM/FlashAttention效率超98% ，通讯效率为97% ，编译器性能提升3倍 ，并集成高性能算子库。后续 ，妄想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 ，向开发者社区开放底层能力。
摩尔线程首创人、董事长兼CEO张建中还透露 ，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。
关于国产AI芯片软件生态保存的“内卷”与碎片化问题 ，郑纬民以为 ，多家厂商各自构建软件栈与接口标准 ，下游开发者需要为差别平台重复适配。同时 ，缺乏统一的加速器接口与部分要害组件的开源标准 ，实现互操作难度大。在生态资源有限的条件下 ，容易陷入低水平重复建设与“内卷”竞争。
郑纬民体现 ，应建设面向国产加速器的统一或高度兼容的接口标准 ，镌汰软件层的无谓破碎。通过工业同盟机制推动芯片厂商、框架团队、系统厂商与头部应用方开展联合优化。在要害基础软件好比通讯库、编译器框架、异构调理系统等上形成共享的开放底座。
郑纬民呼吁 ，工业团结与协同关于缓解“应用缺乏、生态薄弱”尤为要害 ，只有当国产AI卡在真实营业中被大规模使用生态才会具备自我强化的正反响。
▍“万卡甚至十万卡集群”是必选项
会上宣布的摩尔线程新一代GPU架构“花港” ，支持十万卡以上规模智算集群扩展。
郑纬民在演讲中提到 ， 从国产万卡至十万卡系统很难 ，但从主权AI基建角度 ，是不得不走的一步。由于模子时代的基本单位是集群总算力 ，不是单卡性能。预训练超大规模模子、效劳国民级推理需求 ，需要一连可用的万卡级训练集群。
“现在在工程上的主要挑战在于 ，在没有专有关闭互连的情形下 ，基于以太网等通用网络实现 All-Reduce 与低延迟通讯是要害难点。可靠性与运维有待提升 ，万卡集群单点故障是常态 ，需要断点续训、容错逊с法、自动化运维与监控。”郑纬民称。
在能耗与供电散热方面 ，十万卡规模对应的是百兆瓦级电力需求 ，需要机房、园区级综合设计。
郑纬民体现 ，国产集群实践批注 ，在“通用网络+自研通讯库+软硬件”协同设计下 ，仍然可以构建“可用”的大规模系统 ，但需要恒久一连的工程投入。
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