新智元報道

編輯：艾倫 好困

【新智元導讀】除了英特爾和AMD，現在我們終于可以選擇國產筆記本電腦顯卡了！這款顯卡的背后，飽含著中國工程師們日夜攻堅的汗水與淚水。

等等，是不是起猛了？

我們好像真的見證了歷史：市面上第一臺真正基于國產GPU的AI筆記本，誕生了！

它叫MTT AIBOOK。

除了搭載首款國產全功能顯卡，它最大的必殺技在于——這是一臺徹頭徹尾為AI而生的便攜式AI PC。

搞過AI開發(fā)的都知道，環(huán)境配置是「勸退第一關」。

MTT AIBOOK主打一個開箱即用：Python、VS Code、Jupyter、PyTorch全家桶全部預裝到位。

這種「保姆級」服務，徹底終結了「環(huán)境沒配好，頭發(fā)先掉光」的玄學。

不管是技術小白還是專業(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，無需重啟即可流暢運行Windows系統(tǒng)。碼代碼、寫PPT，順便打開Steam開一局，無縫切換。

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

AI+游戲+辦公，這一臺就夠了！

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

MUSA：全棧自研的統(tǒng)一系統(tǒng)架構

算力之爭，軟硬同等重要。

英偉達之所以難以撼動，核心在于其深耕二十年的CUDA生態(tài)。

對此，摩爾線程給出的答案就是——MUSA：

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

這絕非對CUDA的簡單模仿，而是從指令集、編程模型到運行庫的全棧自研。

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

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

• 中間層：夸娥智算集群?；谌δ蹽PU搭建的硬件系統(tǒng)，支持從單機到萬卡、甚至十萬卡超大規(guī)模集群。

• 最上層：MUSA全套軟件棧。包含加速庫、調試工具、應用案例以及AI訓練和推理的整體系統(tǒng)框架。

MUSA軟件

開放、兼容與極致性能

MUSA 5.0軟件棧在本次大會上全面升級，它涵蓋了AI計算、圖形渲染、物理仿真、超高清視頻編解碼等全場景的開發(fā)工具。

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

MUSA 5.0在性能層面實現了極致優(yōu)化。

在計算方面，芯片設計的集成效率極大提升，HGEMM（半精度通用矩陣乘法）算子效率達到98%；

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

MUSIFY：打破CUDA壁壘的「翻譯官」

對后來者而言，橫亙在面前的不僅是算力高墻，更是英偉達構筑二十載的軟件護城河。

全球數百萬開發(fā)者早已習慣了CUDA的語言體系，海量的存量代碼不僅是技術資產，更是牢不可破的生態(tài)閉環(huán)。

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

在業(yè)界，它被形象地稱為「跨界翻譯官」。

其核心邏輯簡單而直接：通過自動化移植工具，將原本綁定在國際主流平臺上的C++源代碼，轉化為MUSA架構的C++源代碼，讓開發(fā)者以最小成本將國際主流GPU平臺應用移植至MUSA GPU，最終運行在全功能GPU上。

這是一場效率與成本的賽跑。

MUSIFY的出現，試圖讓開發(fā)者以近乎「零成本」的代價實現應用遷移。

它不僅將開發(fā)者從枯燥的底層代碼重寫中解放出來，更在國產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能實現代碼「一鍵搬家」，根源在于MUSA架構在設計之初就選擇了與CUDA底層邏輯兼容。

它不僅是個翻譯工具，更是MUSA架構兼容能力的具體體現。

這種「原生適配」讓開發(fā)者幾乎不用重寫代碼，就能順滑地換上國產GPU，把遷移門檻降到了最低。

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

面向未來的探索：融合與量子

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

它讓開發(fā)者通過一套指令集即可完成3D圖形和AI計算場景的編程。

此外，面向未來的量子計算領域，摩爾線程推出了MUSA-Q框架，讓經典計算框架與量子框架結合，更好賦能量子計算應用。

同時，為了滿足高端開發(fā)者對精細化控制的需求，摩爾線程還將在明年開放MTX，允許開發(fā)者利用匯編語言精準操控GPU資源。

力推開源

MUSA的理念是統(tǒng)一性、開放性與完整性。

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

摩爾線程顯然深諳此道。

大會上，摩爾線程宣布了一項龐大的開源計劃：逐步開源計算加速庫（MATE、MUTLASS）、通信庫（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放給社區(qū)，邀請全球開發(fā)者共同打磨MUSA生態(tài)。

MUSA硬件

第五代「花港」架構

如果說芯片是算力的心臟，那么架構就是芯片的靈魂。

英偉達之所以強大，在于其Hopper、Blackwell等架構的持續(xù)演進。

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

摩爾線程保持著一年一代架構的迭代速度：

摩爾線程架構演進歷程

如今，摩爾線程正式揭曉了其第五代全功能GPU架構——「花港」。

這是一次從指令集到計算單元的深度重構。

根據官方披露的數據，基于新一代指令集架構及MUSA處理器架構，「花港」在算力密度上實現了50%的提升，而計算能效更是實現了驚人的10倍躍升。

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

摩爾線程的技術團隊通過對計算單元的精細化設計，在單位面積內塞進了更多的算力，這直接回應了數據中心對于高密度算力的渴求。

· 精度革命：從FP64到FP4的全棧支持

在AI大模型時代，計算精度的選擇至關重要。

英偉達在Blackwell架構中引入了FP4精度，而摩爾線程的「花港」架構同樣敏銳地捕捉到了這一趨勢。

「花港」實現了從FP4到FP64的全精度端到端計算支持。

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

這已深入到了微架構層面。

在「華山」芯片的研發(fā)中，摩爾線程針對Attention算子中的SIMT（單指令多線程）部分進行了革新性升級，原生支持矩陣Rowmax計算，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，在Tensor Core（張量核心）的設計中，創(chuàng)造性地讓兩個TCE（張量計算引擎）共享數據，減少了數據的重復調用，極大地提升了內部引擎的效率。

· 異步編程：榨干每一滴算力

在高性能計算中，最大的浪費往往來自于「等待」。

「花港」架構引入了新一代異步編程模型。

通過全面優(yōu)化任務與資源調度機制，新的模型支持高效線程同步、線程束特化以及常駐核函數。

簡單來說，這就像是一個經驗豐富的交通指揮官，能夠實時感知每一個計算單元的狀態(tài)，將任務無縫地填入每一個空閑的間隙。

圖形與AI的終極融合

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

在張建中看來，未來的數字世界是物理與虛擬的深度融合。

因此，「花港」架構在圖形渲染方面也進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（AGR），這是摩爾線程首創(chuàng)的技術，利用AI技術來加速圖形渲染流水線。

同時，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標準。

這意味著，基于「花港」架構的GPU，不僅能跑大模型，還能流暢運行《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Hopper架構GPU（以H200為代表）和Blackwell架構GPU（以B200為代表）之間！

「華山」芯片專注于AI訓推一體及高性能計算。

如果說「花港」是藍圖，那么「華山」就是摩爾線程為建設「AI工廠」打造的基石。

它的核心使命是解決大模型訓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的全精度計算，特別是在低精度訓練推理場景下，利用MTFP8和MTFP4的優(yōu)勢，加速Transformer模型中的Attention計算。

在通信層面，「華山」集成了ACE 2.0（異步通信引擎）。

這是一個摩爾線程的獨創(chuàng)技術，旨在讓通信與計算完全并行處理。

在ACE 2.0中，每一個計算單元內部都設計了一個小型的ACE，使得通信的顆粒度更細，效率更高。

此外，配合新一代Scale-up系統(tǒng)，單個超節(jié)點可以支持高達1024個GPU的直接互聯，這為構建萬卡甚至十萬卡集群提供了強大的物理基礎。

· 廬山：重塑國產圖形巔峰

「廬山」芯片則主攻高性能圖形渲染。

它的出現，是對「國產GPU性能羸弱」這一刻板印象的有力回擊。

根據官方數據，「廬山」的圖形性能實現了全面跨越：AI計算性能較前代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，更是一個生產力工具。

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

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

「廬山」的出現，填補了國產高性能專業(yè)顯卡的空白，為建筑設計、影視后期、工業(yè)仿真等領域提供了自主可控的選擇。

翻越「萬卡」群山：夸娥計算集群

單卡性能的提升固然重要，但在大模型時代，真正的決勝點在于集群。

如何讓成千上萬張顯卡像一個大腦一樣協同工作，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）萬卡智算集群。

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

這是一個全棧式的智算解決方案，單集群可部署超過1000個計算節(jié)點，每節(jié)點集成8顆自研OAM模組化GPU。

發(fā)布會上披露的數據顯示，「夸娥」集群在工程化能力上已經達到了國際主流水平：

• 浮點運算能力：達到10 Exa-Flops。

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

• 擴展性：訓練線性擴展效率達95%。

這些數字的背后，是摩爾線程對網絡拓撲、存儲系統(tǒng)、散熱供電以及調度軟件的極致優(yōu)化。

在萬卡規(guī)模下，任何一個微小的延遲或故障都會被無限放大。

摩爾線程通過3D全互聯拓撲，實現了亞微秒級的通信延遲，確保了數據在數萬個計算核心之間的高速流轉。

· 零中斷容錯：給訓練裝上「保險絲」

在大模型訓練中，最令人崩潰的莫過于訓練中斷。

為了解決這一痛點，摩爾線程推出了「夸娥萬卡訓練容錯系統(tǒng)」。

這套系統(tǒng)的目標是將ETTR（有效訓練時間比率）提升至99%。

它支持訓練異常的在線診斷，能夠實時捕捉無響應、慢節(jié)點等問題。

更具創(chuàng)新性的是其「零中斷」能力：當發(fā)生故障時，系統(tǒng)通過DP（數據并行）組級故障隔離機制，僅隔離受影響節(jié)點所在的組，其余組別繼續(xù)訓練。備機接入后，僅需重建對應鏈路，全程無需整體訓練中斷。

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。

千行百業(yè)的「摩爾」時刻：行業(yè)應用全景圖

算力的價值在于應用。

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

摩爾線程全功能GPU行業(yè)應用案例全景

· DeepSeek實戰(zhàn)：國產算力的試金石

任何技術指標都不如實戰(zhàn)數據來得有說服力。

摩爾線程聯合硅基流動，在當前最火熱的開源大模型DeepSeek上進行了驗證。

在訓練側，摩爾線程完整復現了DeepSeek V3的FP8訓練流程。自研的FP8 GEMM算力利用率高達90%，并突破了FP8累加精度不足的業(yè)界難題。

在推理側，基于摩爾線程MTT S5000智算卡，運行DeepSeek R1 671B全量模型，實現了單卡Prefill吞吐突破4000 tokens/s，Decode吞吐突破1000 tokens/s。

這一成績樹立了國產GPU推理性能的新標桿，證明了國產芯片完全有能力承載最前沿、最復雜的AI模型。

· 具身智能：從云端到指尖

在具身智能領域，摩爾線程展示了「云-邊-端」的全棧布局。

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

搭載「長江」芯片的MTT E300模組，被植入到機器狗、物流無人機中，使其具備了邊緣側的智能感知與決策能力。

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

這使得機器人可以在虛擬世界中進行大規(guī)模的強化學習訓練，極大地縮短了Sim-to-Real（從仿真到現實）的差距。

為美好世界加速

從「蘇堤」的楊柳依依，到「花港」的魚翔淺底，摩爾線程用一個個充滿中國式浪漫的名字，書寫了一段硬核的科技突圍史。

這注定是一條孤獨而艱難的道路。

在英偉達萬億市值的陰影下，摩爾線程像是一個無畏的攀登者，在懸崖峭壁間開辟出一條屬于中國自己的路。

他們面對的，不僅僅是技術上的難題，更是生態(tài)的荒漠、市場的質疑以及地緣政治的寒風。

但他們堅持下來了。

因為他們深知，在智能時代，算力就是國力，芯片就是疆土。

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

摩爾線程的萬卡集群，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AI產業(yè)發(fā)展的勢能，更將源源不斷地輸出智能的電力，點亮千行百業(yè)的未來。

在這場關乎國運的科技長征中，沒有捷徑可走。

摩爾線程的每一步，都是在為中國科技的自立自強夯實地基。

正如張建中在演講最后所說的那樣，他們的愿景是「為美好世界加速」。

正在加速的，不僅是計算的速度，更是中國邁向科技強國的步伐。

參考資料：

MDC 2025｜摩爾線程CEO主題演講全解析，發(fā)布多項關鍵技術進展

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