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猫眼影戏记者 马修·麦康纳 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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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