摩尔线程发布新一代GPU架构及AI算力本
2025-12-20
摩尔线程于12月20日举办首届MUSA开发者大会,发布了历时五年研发的新一代全功能GPU架构“花港”。
“花港”架构采用新一代指令集,算力密度较上一代提升50%,能效提升10倍,并支持从FP4到FP64全精度,集成了AI生成式渲染架构和第二代光线追踪硬件加速引擎。
基于该架构,公司公布了两款核心芯片规划:主打AI训推一体的“华山”和专攻高性能图形渲染的“庐山”。
会上还发布了浮点运算能力达10Exa-Flops的“夸娥”万卡智算集群,在Dense和MOE大模型上分别实现了60%和40%的训练算力利用率。
在推理性能方面,摩尔线程展示了与硅基流动合作的结果,其MTT S5000单卡在DeepSeek R1 671B全量模型上的Prefill吞吐量突破4000 tokens/s,Decode吞吐量突破1000 tokens/s。
公司自研的MUSA架构升级至5.0版本,核心计算库muDNN的GEMM/FlashAttention效率超过98%,并宣布了开源计划及推出新编程语言以降低开发者门槛。
此外,摩尔线程正式进军个人智算终端硬件,发布了首款AI算力本MTT AIBOOK,搭载自研智能SoC芯片“长江”,异构AI算力达50TOPS,预计2026年1月10日开售。
点此打开小程序免费查看完整AI分析结果
“花港”架构采用新一代指令集,算力密度较上一代提升50%,能效提升10倍,并支持从FP4到FP64全精度,集成了AI生成式渲染架构和第二代光线追踪硬件加速引擎。
基于该架构,公司公布了两款核心芯片规划:主打AI训推一体的“华山”和专攻高性能图形渲染的“庐山”。
会上还发布了浮点运算能力达10Exa-Flops的“夸娥”万卡智算集群,在Dense和MOE大模型上分别实现了60%和40%的训练算力利用率。
在推理性能方面,摩尔线程展示了与硅基流动合作的结果,其MTT S5000单卡在DeepSeek R1 671B全量模型上的Prefill吞吐量突破4000 tokens/s,Decode吞吐量突破1000 tokens/s。
公司自研的MUSA架构升级至5.0版本,核心计算库muDNN的GEMM/FlashAttention效率超过98%,并宣布了开源计划及推出新编程语言以降低开发者门槛。
此外,摩尔线程正式进军个人智算终端硬件,发布了首款AI算力本MTT AIBOOK,搭载自研智能SoC芯片“长江”,异构AI算力达50TOPS,预计2026年1月10日开售。
点此打开小程序
重要提示和声明
本页面内容由AI生成,不保证完全真实、准确或完整,不代表希财舆情宝官方立场,不构成任何投资建议。查看详细说明,请点击此处
订阅榜