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导致男性不育的病因是什么

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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