尚盈配资国产GPU进化！打造先进好用的“AI训练工厂”

来源——硬件世界尚盈配资

我们正站在AI狂飙的黄金时代——短短半年，全球顶尖模型“智力”飙升50%；2025年几乎每周都有重磅模型登场；从大语言模型到多模态架构，七类模型架构全速迭代。

当传统“暴力堆卡”的训练模式，越来越难以满足指数级增长的智能生产需求。AI产业亟需要一场“效率革命”，即构建新一代大型人工智能计算基础设施，以应对生成式AI进化。

国内GPU厂商摩尔线程在WAIC 2025前夕出招了，要用国产全功能GPU打造一个AI“超级工厂”，直击大模型训练效率的瓶颈。

这座AI工厂的“产能”，有一道硬核公式来衡量：

AI工厂生产效率 = 加速计算通用性 × 单芯片有效算力 × 单节点效率 × 集群效率 × 集群稳定性

摩尔线程的杀手锏“全功能GPU”，就是这座“AI工厂”的心脏。

根据功能结构划分，GPU可分为图形GPU、GPGPU（通用计算GPU）与全功能GPU。既然是全功能GPU，你可以理解为，既能做图形，也能做AI，还可以做通用计算、科学计算等。全球范围内，也仅有NVIDIA掌握的尖端技术。而摩尔线程是国内唯一从功能上可以对标英伟达的国产全功能GPU企业。

自2020年成立以来，摩尔线程一直致力于全功能GPU的研发与创新。全功能GPU具备更强的通用性，不仅可以服务数据中心，也具备下沉至消费端的潜力，是真正的全能型选手。

截至目前，摩尔线程已完成了四代全功能GPU的迭代，其中包括支持FP8精度的最新智算卡MTT S5000、训推一体全功能智算卡MTT S4000、支持千卡互联的第一代超大规模智算融合中心产品KUAE1，以及第二代万卡集群KUAE2，这些产品已实际交付多个智算中心。

那么，摩尔线程如何打造世界先进的AI工厂？

这是一项系统级创新工程，主要体现在五个关键方面：加速计算通用性、单芯片有效算力、单节点效率、集群效率和集群稳定性，这些因素环环相扣缺一不可。

在加速计算通用性方面尚盈配资，摩尔线程自主研发的多引擎全功能GPU，率先实现在单芯片架构，同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码，并覆盖从FP8到FP64的全计算精度。

不同精度的计算适用于不同的应用场景，例如FP8用于混合精度训练和大语言模型推理，INT8用于量化推理和CV推理，BF16/FP16用于机器学习和大语言模型训练，FP32/TF32用于3D渲染、游戏和高精度推理训练等，而FP64则主要用于科学计算，如天气预报和气候仿真等。

摩尔线程的全功能GPU能够支持以上全部精度的训练推理，从而实现AI训练推理、科学计算、工业智能、自动驾驶、具身智能、生物制药、AIGC、AI智能体、游戏等全场景AI加速。

有了应用场景，性能跟不上那也是白搭，摩尔线程自研的MUSA架构从底层基础设施到中间层管理平台，再到上层应用，实现了全面覆盖，通过计算、通信、存储技术创新，有效提升了单芯片有效算力。

MUSA架构，是创新的多引擎、可伸缩GPU架构，通过硬件资源池化及动态资源调度技术，构建了全局共享的计算、内存与通讯资源池。这一设计不仅突破了传统GPU功能单一的限制，还在保障通用性的同时显著提升了资源利用率。

在计算层面，摩尔线程的AI加速系统（TCE/TME）全面支持INT8/FP8/FP16/BF16/TF32等多种混合精度计算。作为国内首批实现FP8算力量产的GPU厂商，其FP8技术通过快速格式转换、动态范围智能适配和高精度累加器等创新设计，在保证计算精度的同时，将Transformer计算性能提升约30%。