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《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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