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猫眼影戏记者 陈启贤 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呤巧慕沟阕试矗教ㄐ枰饩銮ㄡ惚厩摺⒐ぞ吡床豢墒欤牡/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？煽啃杂朐宋写嵘蚩旱サ愎收鲜浅Ｌ枰系阈怠⑷荽硌伏莽惴ā⒆远宋爰嗫。”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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