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摩尔线程新一代GPU架构“花港”宣布!支持十万卡智算集群扩展

2025-12-28 03:09:23
泉源:

猫眼影戏

作者:

朱珠

手机审查

  猫眼影戏记者 王德礼 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?⒄呤巧慕沟阕试 ,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?煽啃杂朐宋写嵘 ,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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责编:达恩·韦德波尔

审核:萧峰

责编:王泉诉

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