新智元報(bào)道

編輯：艾倫 好困

【新智元導(dǎo)讀】除了英特爾和AMD，現(xiàn)在我們終于可以選擇國(guó)產(chǎn)筆記本電腦顯卡了！這款顯卡的背后，飽含著中國(guó)工程師們?nèi)找构?jiān)的汗水與淚水。

等等，是不是起猛了？

我們好像真的見(jiàn)證了歷史：市面上第一臺(tái)真正基于國(guó)產(chǎn)GPU的AI筆記本，誕生了！

它叫MTT AIBOOK。

除了搭載首款國(guó)產(chǎn)全功能顯卡，它最大的必殺技在于——這是一臺(tái)徹頭徹尾為AI而生的便攜式AI PC。

搞過(guò)AI開(kāi)發(fā)的都知道，環(huán)境配置是「勸退第一關(guān)」。

MTT AIBOOK主打一個(gè)開(kāi)箱即用：Python、VS Code、Jupyter、PyTorch全家桶全部預(yù)裝到位。

這種「保姆級(jí)」服務(wù)，徹底終結(jié)了「環(huán)境沒(méi)配好，頭發(fā)先掉光」的玄學(xué)。

不管是技術(shù)小白還是專業(yè)大牛，都能將精力全花在創(chuàng)意與算法上，而不是浪費(fèi)在解決command not found這種瑣事上。

更硬核的是，它還打破了系統(tǒng)壁壘——Linux、Windows、安卓三大生態(tài)全部奉上：

• 原生Linux：基于Linux底層的MT AIOS，為AI開(kāi)發(fā)提供最純粹、高效的環(huán)境。

• GPU虛擬化（Windows云桌面）：利用GPU虛擬化技術(shù)，無(wú)需重啟即可流暢運(yùn)行Windows系統(tǒng)。碼代碼、寫(xiě)PPT，順便打開(kāi)Steam開(kāi)一局，無(wú)縫切換。

• 安卓容器：通過(guò)安卓容器，甚至連移動(dòng)端生態(tài)也一并「吞」下。掛個(gè)手游、刷個(gè)短視頻，電腦上全搞定。

AI+游戲+辦公，這一臺(tái)就夠了！

它的背后，正是摩爾線程全棧自研的MUSA統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)。

MUSA：全棧自研的統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)

算力之爭(zhēng)，軟硬同等重要。

英偉達(dá)之所以難以撼動(dòng)，核心在于其深耕二十年的CUDA生態(tài)。

對(duì)此，摩爾線程給出的答案就是——MUSA：

全名Meta-computing Unified System Architecture，元計(jì)算統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)。

這絕非對(duì)CUDA的簡(jiǎn)單模仿，而是從指令集、編程模型到運(yùn)行庫(kù)的全棧自研。

MUSA不僅僅是芯片，而是一個(gè)從底層硬件到上層生態(tài)的完整系統(tǒng)，主要包含三個(gè)層級(jí)：

• 最底層：摩爾線程全功能GPU（Universal GPU），內(nèi)置四大引擎，能夠處理各種行業(yè)、不同精度和類型的數(shù)據(jù)。

• 中間層：夸娥智算集群?；谌δ蹽PU搭建的硬件系統(tǒng)，支持從單機(jī)到萬(wàn)卡、甚至十萬(wàn)卡超大規(guī)模集群。

• 最上層：MUSA全套軟件棧。包含加速庫(kù)、調(diào)試工具、應(yīng)用案例以及AI訓(xùn)練和推理的整體系統(tǒng)框架。

MUSA軟件

開(kāi)放、兼容與極致性能

MUSA 5.0軟件棧在本次大會(huì)上全面升級(jí)，它涵蓋了AI計(jì)算、圖形渲染、物理仿真、超高清視頻編解碼等全場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)工具。

在AI框架層面，MUSA深度適配了PyTorch、PaddlePaddle，并新增了對(duì)Jax、TensorFlow以及TileLang的支持。

MUSA 5.0在性能層面實(shí)現(xiàn)了極致優(yōu)化。

在計(jì)算方面，芯片設(shè)計(jì)的集成效率極大提升，HGEMM（半精度通用矩陣乘法）算子效率達(dá)到98%；

在通訊方面，效率發(fā)揮至97%。這些提升讓開(kāi)發(fā)者能更充分地利用MUSA GPU的算力。

MUSIFY：打破CUDA壁壘的「翻譯官」

對(duì)后來(lái)者而言，橫亙?cè)诿媲暗牟粌H是算力高墻，更是英偉達(dá)構(gòu)筑二十載的軟件護(hù)城河。

全球數(shù)百萬(wàn)開(kāi)發(fā)者早已習(xí)慣了CUDA的語(yǔ)言體系，海量的存量代碼不僅是技術(shù)資產(chǎn)，更是牢不可破的生態(tài)閉環(huán)。

為了在這塊鐵板上撕開(kāi)缺口，摩爾線程祭出了關(guān)鍵的戰(zhàn)略棋子——MUSIFY。

在業(yè)界，它被形象地稱為「跨界翻譯官」。

其核心邏輯簡(jiǎn)單而直接：通過(guò)自動(dòng)化移植工具，將原本綁定在國(guó)際主流平臺(tái)上的C++源代碼，轉(zhuǎn)化為MUSA架構(gòu)的C++源代碼，讓開(kāi)發(fā)者以最小成本將國(guó)際主流GPU平臺(tái)應(yīng)用移植至MUSA GPU，最終運(yùn)行在全功能GPU上。

這是一場(chǎng)效率與成本的賽跑。

MUSIFY的出現(xiàn)，試圖讓開(kāi)發(fā)者以近乎「零成本」的代價(jià)實(shí)現(xiàn)應(yīng)用遷移。

它不僅將開(kāi)發(fā)者從枯燥的底層代碼重寫(xiě)中解放出來(lái)，更在國(guó)產(chǎn)GPU生態(tài)的荒原上，迅速平整出一條通往商業(yè)落地的快車道。

MUSIFY能實(shí)現(xiàn)代碼「一鍵搬家」，根源在于MUSA架構(gòu)在設(shè)計(jì)之初就選擇了與CUDA底層邏輯兼容。

它不僅是個(gè)翻譯工具，更是MUSA架構(gòu)兼容能力的具體體現(xiàn)。

這種「原生適配」讓開(kāi)發(fā)者幾乎不用重寫(xiě)代碼，就能順滑地?fù)Q上國(guó)產(chǎn)GPU，把遷移門檻降到了最低。

靠著這種極低的切換成本，摩爾線程精準(zhǔn)接住了英偉達(dá)溢出的生態(tài)紅利，成了打破封鎖、搶占市場(chǎng)的利刃。

面向未來(lái)的探索：融合與量子

為了滿足更廣泛和前沿的開(kāi)發(fā)需求，MUSA 5.0推出了面向AI和渲染融合的全功能編程語(yǔ)言——muLang。

它讓開(kāi)發(fā)者通過(guò)一套指令集即可完成3D圖形和AI計(jì)算場(chǎng)景的編程。

此外，面向未來(lái)的量子計(jì)算領(lǐng)域，摩爾線程推出了MUSA-Q框架，讓經(jīng)典計(jì)算框架與量子框架結(jié)合，更好賦能量子計(jì)算應(yīng)用。

同時(shí)，為了滿足高端開(kāi)發(fā)者對(duì)精細(xì)化控制的需求，摩爾線程還將在明年開(kāi)放MTX，允許開(kāi)發(fā)者利用匯編語(yǔ)言精準(zhǔn)操控GPU資源。

力推開(kāi)源

MUSA的理念是統(tǒng)一性、開(kāi)放性與完整性。

中國(guó)工程院院士鄭緯民在演講中指出：「真正決定主權(quán)AI成敗的，在于是否有足夠多的開(kāi)發(fā)者愿意長(zhǎng)期在這套棧上寫(xiě)代碼。」

摩爾線程顯然深諳此道。

大會(huì)上，摩爾線程宣布了一項(xiàng)龐大的開(kāi)源計(jì)劃：逐步開(kāi)源計(jì)算加速庫(kù)（MATE、MUTLASS）、通信庫(kù)（MT DeepEP）以及系統(tǒng)管理框架。

這意味著，摩爾線程正在將底層的核心能力開(kāi)放給社區(qū)，邀請(qǐng)全球開(kāi)發(fā)者共同打磨MUSA生態(tài)。

MUSA硬件

第五代「花港」架構(gòu)

如果說(shuō)芯片是算力的心臟，那么架構(gòu)就是芯片的靈魂。

英偉達(dá)之所以強(qiáng)大，在于其Hopper、Blackwell等架構(gòu)的持續(xù)演進(jìn)。

摩爾線程深知，要想在牌桌上擁有話語(yǔ)權(quán)，必須擁有自主可控且具備持續(xù)迭代能力的底層架構(gòu)。

摩爾線程保持著一年一代架構(gòu)的迭代速度：

摩爾線程架構(gòu)演進(jìn)歷程

如今，摩爾線程正式揭曉了其第五代全功能GPU架構(gòu)——「花港」。

這是一次從指令集到計(jì)算單元的深度重構(gòu)。

根據(jù)官方披露的數(shù)據(jù)，基于新一代指令集架構(gòu)及MUSA處理器架構(gòu)，「花港」在算力密度上實(shí)現(xiàn)了50%的提升，而計(jì)算能效更是實(shí)現(xiàn)了驚人的10倍躍升。

在半導(dǎo)體工藝制程逼近物理極限的當(dāng)下，單純依賴工藝紅利已難以為繼，架構(gòu)的優(yōu)化成為了提升性能的關(guān)鍵。

摩爾線程的技術(shù)團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)計(jì)算單元的精細(xì)化設(shè)計(jì)，在單位面積內(nèi)塞進(jìn)了更多的算力，這直接回應(yīng)了數(shù)據(jù)中心對(duì)于高密度算力的渴求。

· 精度革命：從FP64到FP4的全棧支持

在AI大模型時(shí)代，計(jì)算精度的選擇至關(guān)重要。

英偉達(dá)在Blackwell架構(gòu)中引入了FP4精度，而摩爾線程的「花港」架構(gòu)同樣敏銳地捕捉到了這一趨勢(shì)。

「花港」實(shí)現(xiàn)了從FP4到FP64的全精度端到端計(jì)算支持。

特別是在低精度計(jì)算方面，新增了MTFP6、MTFP4以及混合低精度加速技術(shù)。

這已深入到了微架構(gòu)層面。

在「華山」芯片的研發(fā)中，摩爾線程針對(duì)Attention算子中的SIMT（單指令多線程）部分進(jìn)行了革新性升級(jí)，原生支持矩陣Rowmax計(jì)算，大幅提升了混合精度下的吞吐量。

更值得一提的是TCE-PAIR技術(shù)，在Tensor Core（張量核心）的設(shè)計(jì)中，創(chuàng)造性地讓兩個(gè)TCE（張量計(jì)算引擎）共享數(shù)據(jù)，減少了數(shù)據(jù)的重復(fù)調(diào)用，極大地提升了內(nèi)部引擎的效率。

· 異步編程：榨干每一滴算力

在高性能計(jì)算中，最大的浪費(fèi)往往來(lái)自于「等待」。

「花港」架構(gòu)引入了新一代異步編程模型。

通過(guò)全面優(yōu)化任務(wù)與資源調(diào)度機(jī)制，新的模型支持高效線程同步、線程束特化以及常駐核函數(shù)。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這就像是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的交通指揮官，能夠?qū)崟r(shí)感知每一個(gè)計(jì)算單元的狀態(tài)，將任務(wù)無(wú)縫地填入每一個(gè)空閑的間隙。

圖形與AI的終極融合

與那些只做GPGPU（通用計(jì)算GPU）的廠商不同，摩爾線程始終堅(jiān)持「全功能」路線。

在張建中看來(lái)，未來(lái)的數(shù)字世界是物理與虛擬的深度融合。

因此，「花港」架構(gòu)在圖形渲染方面也進(jìn)行了大刀闊斧的革新。

它集成了一種全新的AI生成式渲染架構(gòu)（AGR），這是摩爾線程首創(chuàng)的技術(shù)，利用AI技術(shù)來(lái)加速圖形渲染流水線。

同時(shí)，新二代的硬件光線追蹤加速引擎被引入，使其能夠完美支持DirectX 12 Ultimate標(biāo)準(zhǔn)。

這意味著，基于「花港」架構(gòu)的GPU，不僅能跑大模型，還能流暢運(yùn)行《黑神話：悟空》這樣的3A大作。

· 華山：為「AI工廠」而生

AI旗艦GPU「華山」芯片，性能已介乎英偉達(dá)Hopper架構(gòu)GPU（以H200為代表）和Blackwell架構(gòu)GPU（以B200為代表）之間！

「華山」芯片專注于AI訓(xùn)推一體及高性能計(jì)算。

如果說(shuō)「花港」是藍(lán)圖，那么「華山」就是摩爾線程為建設(shè)「AI工廠」打造的基石。

它的核心使命是解決大模型訓(xùn)練中的算力與通信瓶頸。

在算力層面，「華山」集成了新一代Tensor Core，支持FP4至FP64的全精度計(jì)算，特別是在低精度訓(xùn)練推理場(chǎng)景下，利用MTFP8和MTFP4的優(yōu)勢(shì)，加速Transformer模型中的Attention計(jì)算。

在通信層面，「華山」集成了ACE 2.0（異步通信引擎）。

這是一個(gè)摩爾線程的獨(dú)創(chuàng)技術(shù)，旨在讓通信與計(jì)算完全并行處理。

在ACE 2.0中，每一個(gè)計(jì)算單元內(nèi)部都設(shè)計(jì)了一個(gè)小型的ACE，使得通信的顆粒度更細(xì)，效率更高。

此外，配合新一代Scale-up系統(tǒng)，單個(gè)超節(jié)點(diǎn)可以支持高達(dá)1024個(gè)GPU的直接互聯(lián)，這為構(gòu)建萬(wàn)卡甚至十萬(wàn)卡集群提供了強(qiáng)大的物理基礎(chǔ)。

· 廬山：重塑國(guó)產(chǎn)圖形巔峰

「廬山」芯片則主攻高性能圖形渲染。

它的出現(xiàn)，是對(duì)「國(guó)產(chǎn)GPU性能羸弱」這一刻板印象的有力回?fù)簟?/p>

根據(jù)官方數(shù)據(jù)，「廬山」的圖形性能實(shí)現(xiàn)了全面跨越：AI計(jì)算性能較前代S80提升64倍，幾何處理性能提升16倍，光線追蹤性能提升50倍，運(yùn)行3A游戲的性能提升了15倍。

而S80的3A游戲性能已不容小覷：

「廬山」不僅是一張顯卡，更是一個(gè)生產(chǎn)力工具。

它集成了AI生成式渲染、UniTE統(tǒng)一渲染架構(gòu)及全新硬件光追引擎。

在工業(yè)軟件國(guó)產(chǎn)化的大潮中，CAD、CAE等專業(yè)軟件對(duì)GPU的幾何處理能力和穩(wěn)定性有著極高要求。

「廬山」的出現(xiàn)，填補(bǔ)了國(guó)產(chǎn)高性能專業(yè)顯卡的空白，為建筑設(shè)計(jì)、影視后期、工業(yè)仿真等領(lǐng)域提供了自主可控的選擇。

翻越「萬(wàn)卡」群山：夸娥計(jì)算集群

單卡性能的提升固然重要，但在大模型時(shí)代，真正的決勝點(diǎn)在于集群。

如何讓成千上萬(wàn)張顯卡像一個(gè)大腦一樣協(xié)同工作，是擺在所有GPU廠商面前的一道天塹。

摩爾線程給出的答案是——「夸娥」（KUAE）萬(wàn)卡智算集群。

「夸娥」取自中國(guó)神話「愚公移山」中背負(fù)太行、王屋二山的大力神，寓意著摩爾線程要背負(fù)起中國(guó)算力的重任。

這是一個(gè)全棧式的智算解決方案，單集群可部署超過(guò)1000個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，每節(jié)點(diǎn)集成8顆自研OAM模組化GPU。

發(fā)布會(huì)上披露的數(shù)據(jù)顯示，「夸娥」集群在工程化能力上已經(jīng)達(dá)到了國(guó)際主流水平：

• 浮點(diǎn)運(yùn)算能力：達(dá)到10 Exa-Flops。

• 訓(xùn)練效率：在Dense大模型上，訓(xùn)練算力利用率（MFU）達(dá)到60%；在MoE（混合專家）模型上達(dá)到40%。

• 擴(kuò)展性：訓(xùn)練線性擴(kuò)展效率達(dá)95%。

這些數(shù)字的背后，是摩爾線程對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⒋鎯?chǔ)系統(tǒng)、散熱供電以及調(diào)度軟件的極致優(yōu)化。

在萬(wàn)卡規(guī)模下，任何一個(gè)微小的延遲或故障都會(huì)被無(wú)限放大。

摩爾線程通過(guò)3D全互聯(lián)拓?fù)?，?shí)現(xiàn)了亞微秒級(jí)的通信延遲，確保了數(shù)據(jù)在數(shù)萬(wàn)個(gè)計(jì)算核心之間的高速流轉(zhuǎn)。

· 零中斷容錯(cuò)：給訓(xùn)練裝上「保險(xiǎn)絲」

在大模型訓(xùn)練中，最令人崩潰的莫過(guò)于訓(xùn)練中斷。

為了解決這一痛點(diǎn)，摩爾線程推出了「夸娥萬(wàn)卡訓(xùn)練容錯(cuò)系統(tǒng)」。

這套系統(tǒng)的目標(biāo)是將ETTR（有效訓(xùn)練時(shí)間比率）提升至99%。

它支持訓(xùn)練異常的在線診斷，能夠?qū)崟r(shí)捕捉無(wú)響應(yīng)、慢節(jié)點(diǎn)等問(wèn)題。

更具創(chuàng)新性的是其「零中斷」能力：當(dāng)發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)通過(guò)DP（數(shù)據(jù)并行）組級(jí)故障隔離機(jī)制，僅隔離受影響節(jié)點(diǎn)所在的組，其余組別繼續(xù)訓(xùn)練。備機(jī)接入后，僅需重建對(duì)應(yīng)鏈路，全程無(wú)需整體訓(xùn)練中斷。

這就像是在高速行駛的列車上更換輪胎，保證了列車始終全速前進(jìn)。

千行百業(yè)的「摩爾」時(shí)刻：行業(yè)應(yīng)用全景圖

算力的價(jià)值在于應(yīng)用。

在MDC 2025的展區(qū)里，我們看到了全功能GPU在各個(gè)行業(yè)的真實(shí)落地。這不再是PPT上的愿景，而是正在發(fā)生的產(chǎn)業(yè)變革。

摩爾線程全功能GPU行業(yè)應(yīng)用案例全景

· DeepSeek實(shí)戰(zhàn)：國(guó)產(chǎn)算力的試金石

任何技術(shù)指標(biāo)都不如實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)來(lái)得有說(shuō)服力。

摩爾線程聯(lián)合硅基流動(dòng)，在當(dāng)前最火熱的開(kāi)源大模型DeepSeek上進(jìn)行了驗(yàn)證。

在訓(xùn)練側(cè)，摩爾線程完整復(fù)現(xiàn)了DeepSeek V3的FP8訓(xùn)練流程。自研的FP8 GEMM算力利用率高達(dá)90%，并突破了FP8累加精度不足的業(yè)界難題。

在推理側(cè)，基于摩爾線程MTT S5000智算卡，運(yùn)行DeepSeek R1 671B全量模型，實(shí)現(xiàn)了單卡Prefill吞吐突破4000 tokens/s，Decode吞吐突破1000 tokens/s。

這一成績(jī)樹(shù)立了國(guó)產(chǎn)GPU推理性能的新標(biāo)桿，證明了國(guó)產(chǎn)芯片完全有能力承載最前沿、最復(fù)雜的AI模型。

· 具身智能：從云端到指尖

在具身智能領(lǐng)域，摩爾線程展示了「云-邊-端」的全棧布局。

在端側(cè)，發(fā)布的「長(zhǎng)江」智能SoC芯片集成了CPU、GPU、NPU等多種核心，提供50 TOPS的異構(gòu)算力。

搭載「長(zhǎng)江」芯片的MTT E300模組，被植入到機(jī)器狗、物流無(wú)人機(jī)中，使其具備了邊緣側(cè)的智能感知與決策能力。

摩爾線程還推出了MT Lambda具身智能仿真訓(xùn)練平臺(tái)，整合了物理引擎（AlphaCore）、渲染引擎和AI引擎。

這使得機(jī)器人可以在虛擬世界中進(jìn)行大規(guī)模的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，極大地縮短了Sim-to-Real（從仿真到現(xiàn)實(shí)）的差距。

為美好世界加速

從「蘇堤」的楊柳依依，到「花港」的魚(yú)翔淺底，摩爾線程用一個(gè)個(gè)充滿中國(guó)式浪漫的名字，書(shū)寫(xiě)了一段硬核的科技突圍史。

這注定是一條孤獨(dú)而艱難的道路。

在英偉達(dá)萬(wàn)億市值的陰影下，摩爾線程像是一個(gè)無(wú)畏的攀登者，在懸崖峭壁間開(kāi)辟出一條屬于中國(guó)自己的路。

他們面對(duì)的，不僅僅是技術(shù)上的難題，更是生態(tài)的荒漠、市場(chǎng)的質(zhì)疑以及地緣政治的寒風(fēng)。

但他們堅(jiān)持下來(lái)了。

因?yàn)樗麄兩钪?，在智能時(shí)代，算力就是國(guó)力，芯片就是疆土。

MDC 2025不僅展示了技術(shù)，更展示了一種決心，一種不甘受制于人、敢于在核心領(lǐng)域亮劍的決心。

摩爾線程的萬(wàn)卡集群，就像是在比特的洪流中筑起的一座大壩，它不僅蓄積了中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的勢(shì)能，更將源源不斷地輸出智能的電力，點(diǎn)亮千行百業(yè)的未來(lái)。

在這場(chǎng)關(guān)乎國(guó)運(yùn)的科技長(zhǎng)征中，沒(méi)有捷徑可走。

摩爾線程的每一步，都是在為中國(guó)科技的自立自強(qiáng)夯實(shí)地基。

正如張建中在演講最后所說(shuō)的那樣，他們的愿景是「為美好世界加速」。

正在加速的，不僅是計(jì)算的速度，更是中國(guó)邁向科技強(qiáng)國(guó)的步伐。

參考資料：

MDC 2025｜摩爾線程CEO主題演講全解析，發(fā)布多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)展

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