世界人工智能大會（WAIC2025）前夕，摩爾線程以“算力進化，精度革命”為主題舉辦技術(shù)分享會，創(chuàng)新性提出“AI工廠”理念，旨在破局生成式AI爆發(fā)的大模型生產(chǎn)效率。

這意味著作為國內(nèi)領(lǐng)先的GPU廠商，摩爾線程從底層芯片架構(gòu)創(chuàng)新的單點性技術(shù)創(chuàng)新，向集群整體架構(gòu)的優(yōu)化，再到軟件算法調(diào)優(yōu)和資源調(diào)度系統(tǒng)的全面升級，也是應(yīng)對AI時代發(fā)展，模型參數(shù)，算力需求進一步挑戰(zhàn)的主動布局。這種全方位的基礎(chǔ)設(shè)施變革，將推動AI訓(xùn)練從千卡級向萬卡級乃至十萬卡級規(guī)模演進，以系統(tǒng)級工程實現(xiàn)生產(chǎn)力和創(chuàng)新效率的飛躍。

會上，摩爾線程CEO張建中圍繞“AI工廠”理念，以及摩爾線程在打造AI工廠方面的五大核心能力做了詳細(xì)介紹。

整體而言，在摩爾線程定義的以智能作為“產(chǎn)能”的“AI工廠”中，生產(chǎn)效率由五大核心要素決定成功與否：AI工廠生產(chǎn)效率=加速計算通用性*單芯片有效算力*單節(jié)點效率*集群效率*集群穩(wěn)定性，每一個環(huán)節(jié)都要求做到極致。

核心技術(shù)一：全功能全精度，實現(xiàn)加速計算通用性

加速計算芯片本身的強大通用性，是打造“AI工廠”的核心基石。

這要求單芯片能夠覆蓋多場景，才能支持多樣化的模型訓(xùn)練。而這也是摩爾線程從成立之初以來的產(chǎn)品定位“全功能GPU”，在創(chuàng)新MUSA架構(gòu)的支持下，摩爾線程單GPU芯片可以同時支持AI計算加速、圖形渲染、是物理仿真和科學(xué)計算、超高清視頻編解碼的技術(shù)能力。

此外，精度完整性也是衡量全功能GPU通用計算能力的核心指標(biāo)。在計算精度方面，其支持從FP64至INT8的完整精度譜系，是國內(nèi)極少數(shù)具備FP8大模型訓(xùn)練平臺的廠商，通過FP8混合精度技術(shù)，有效提升訓(xùn)推一體能力，在主流前沿大模型訓(xùn)練中實現(xiàn)20%~30%的性能躍升。

核心技術(shù)二：自研MUSA架構(gòu)，提升芯片有效算力

強大的芯片有效算力是作為“AI工廠”的核心競爭力。而作為GPU的“靈魂”，創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計往往決定了GPU的計算能力、能效比、適用場景乃至技術(shù)上限。

摩爾線程自研的MUSA架構(gòu)，從設(shè)計之初，便完整考慮到面向未來多樣計算場景的需求，通過多引擎可配置統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)，實現(xiàn)一個架構(gòu)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，統(tǒng)一編程接口，并著力在計算、內(nèi)存、通信三個層面實現(xiàn)突破，顯著提升單GPU運算效率。

計算、通信、存儲、指令集之間的相互交接、相互協(xié)調(diào)、相互調(diào)度的一系列功能需求，要在頂層設(shè)計當(dāng)中完整地考慮進去。

摩爾線程采用創(chuàng)新的多引擎、可伸縮GPU架構(gòu)，通過硬件資源池化及動態(tài)資源調(diào)度技術(shù)，構(gòu)建了全局共享的計算、內(nèi)存與通信資源池。這一設(shè)計不僅突破了傳統(tǒng)GPU功能單一的限制，還在保障通用性的同時顯著提升了資源利用率。其參數(shù)化配置可伸縮架構(gòu)允許面向目標(biāo)市場快速裁剪出優(yōu)化的芯片配置，大幅降低了新品芯片的開發(fā)成本。

這樣的架構(gòu)能便于開發(fā)者和用戶在底層直接調(diào)用相關(guān)引擎，將各種不同的硬件減速流水線pipeline起來，而所有結(jié)果共享一個內(nèi)存和資源池，這是最典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動、引擎支持和引擎計算的統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)，可以讓工作效率更高。

在性能方面，AI加速系統(tǒng)如何讓性能發(fā)揮得更好，需要有功能定制的核心計算引擎。摩爾線程通過兩套自研的AI計算加速系統(tǒng)：張量計算引擎（TCE）、張量訪存引擎（TME），實現(xiàn)對算、存環(huán)節(jié)的針對性管理和調(diào)度，更好地發(fā)揮效率。此外，為了使眾多工作、步驟、引擎保持同步不亂、有條不紊，摩爾線程自主設(shè)計了引擎異步流水（ATB）?？梢园焉鲜龉ぷ鲀?nèi)容Pipeline起來，且不需要等待。

在計算層面，摩爾線程的AI加速系統(tǒng)全面支持INT8/FP8/FP16/BF16/TF32等多種混合精度計算。作為國內(nèi)首批實現(xiàn)FP8算力量產(chǎn)的GPU廠商，其FP8技術(shù)通過快速格式轉(zhuǎn)換、動態(tài)范圍智能適配和高精度累加器等創(chuàng)新設(shè)計，在保證計算精度的同時，將Transformer計算性能提升約30%。

摩爾線程透露，設(shè)計FP8的時候，摩爾線程研發(fā)團隊特別設(shè)計了一個FP8的Transformer引擎，專門用于FP8的加速計算。Transformer引擎是摩爾線程平湖架構(gòu)（第四代GPU架構(gòu)）中一個核心科技，從而帶來計算性能的顯著提升。

在通信能力方面，摩爾線程獨創(chuàng)ACE（異步通信引擎），減少了15%的計算資源損耗，MTLink2.0互聯(lián)技術(shù)提供了高出國內(nèi)行業(yè)平均水平60%的帶寬。在不同數(shù)據(jù)包的傳送上，Scale-Up效率可以最高提升30%，平均在15%以上。這些功能可以讓GPU之間不同的復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不受計算環(huán)境的影響，可以實現(xiàn)卡間高效互聯(lián)通信。

在存儲方面，MUSA存儲子系統(tǒng)實現(xiàn)了多維度的升級，通過多精度近存規(guī)約引擎、低延遲Scale-Up內(nèi)存順序模型、通算并行資源隔離等技術(shù)，實現(xiàn)了50%的帶寬節(jié)省和60%的延遲降低。

核心技術(shù)三：MUSA全棧系統(tǒng)軟件，提升單節(jié)點計算效率

對GPU而言，單節(jié)點計算效率不僅依賴硬件算力，更取決于軟件能否讓硬件“跑滿”——避免算力閑置、數(shù)據(jù)傳輸阻塞、算子低效等問題。而MUSA全棧系統(tǒng)軟件的價值，正是通過全鏈路優(yōu)化，通過消除各環(huán)節(jié)的性能損耗、最大化硬件潛力，最終實現(xiàn)單節(jié)點效率的躍升。

主要包括幾點核心要素。

一是GPU驅(qū)動任務(wù)調(diào)度優(yōu)化。KernelLaunch（核函數(shù)啟動）是GPU/加速器計算中的核心調(diào)度機制，是指將計算任務(wù)從CPU主機傳輸?shù)紾PU設(shè)備并執(zhí)行的過程，本質(zhì)是鏈接軟件指令與硬件算力的橋梁。傳統(tǒng)KernelLauch延遲較高，導(dǎo)致GPU在任務(wù)空間頻繁空閑，形成計算空洞。而GPU空閑時，算力資源浪費，硬件利用率不足。

而摩爾線程的GPU驅(qū)動任務(wù)調(diào)度優(yōu)化能夠使得KernelLaunch時間縮短50%。支持千次計算指令單次并行下發(fā)以及55%的延遲減少。

二是打造極致性能算子庫。GEMM算子算力利用率達98%，F(xiàn)lashAttention算子算力利用率突破95%。

三是通信效能躍升。通過MCCL通信庫實現(xiàn)RDMA網(wǎng)絡(luò)97%帶寬利用率；基于異步通信引擎優(yōu)化計算通信并行，大模型訓(xùn)練集群整體性能提升10%。

四是低精度計算效率革新。實現(xiàn)對于FP8的計算性能優(yōu)化，大幅提升訓(xùn)練效能。FP8GEMM利用率處于行業(yè)領(lǐng)先水平。此外，行業(yè)首創(chuàng)細(xì)粒度重計算，采用創(chuàng)新的Recompute高效算法，計算開銷減少4倍，可以使得訓(xùn)練精度能保持得更高，累計誤差更小。

五是開發(fā)生態(tài)完善。Triton-MUSA編譯器對于vLLM、SGLang等，已實現(xiàn)開源Triton算子100%覆蓋。FlagGems算子庫支持160+熱點算子，支持率超過90%。MCC自研編譯器支持torchcompile，計算圖優(yōu)化加速比達1.5倍。MUTLASS高性能線性代數(shù)模板庫兼容支持CUTLASS/CuTe3.6.0。多精度支持TF32、FP16、BF16、INT8等主流AI計算。基于MUTLASS的GEMM性能可達muDNN手寫匯編性。

此外，為了服務(wù)廣大開發(fā)者，摩爾線程還打造了完整的軟件開發(fā)套件，對應(yīng)TorchProfiler，監(jiān)控、管理，performancetuning等一系列工具。同時，摩爾線程也計劃開放很多套件給所有開發(fā)者，同時也愿意傾聽開發(fā)者的意見。值得一提的是，今年10月，摩爾線程將舉辦首屆MUSA開發(fā)者大會。

核心技術(shù)四：自研KUAE大規(guī)模集群，優(yōu)化集群效率

當(dāng)單節(jié)點效率達到新高度，如何實現(xiàn)大規(guī)模集群的高效協(xié)作成為新的挑戰(zhàn)?？涠穑↘UAE）是摩爾線程自研的計算集群，其中包括一系列的計算集群、軟件平臺、管理系統(tǒng)、優(yōu)化系統(tǒng)以及維護和服務(wù)等流程。

在提升單節(jié)點計算效率的基礎(chǔ)上，摩爾線程自研KUAE計算集群通過5D大規(guī)模分布式并行計算技術(shù)，實現(xiàn)上千節(jié)點的高效協(xié)作。

在性能仿真與優(yōu)化方面，自主研發(fā)的Simumax工具面向超大規(guī)模集群自動搜索最優(yōu)并行策略，可以實現(xiàn)集群訓(xùn)練性能的最優(yōu)化。通過精準(zhǔn)模擬FP8混合精度訓(xùn)練與算子融合，為DeepSeek等模型縮短訓(xùn)練周期提供科學(xué)依據(jù)。

針對大模型穩(wěn)定性難題，摩爾線程通過創(chuàng)新CheckPoint加速方案利用RDMA技術(shù)，將百GB級備份恢復(fù)時間從數(shù)分鐘壓縮至1秒，提升GPU有效算力利用率。

摩爾線程表示，夸娥（KUAE）的設(shè)計理念，首先要滿足應(yīng)用中的多方面要求，比如做并行處理，不光是做一個DP（數(shù)據(jù)并行）、PP（流水線并行）、EP（專家并行），幾乎所有不同的并行策略和方法都要支持，而且效率要做到最高。第二，秉持端到端的模型訓(xùn)練理念。模型訓(xùn)練之前數(shù)據(jù)要處理、預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練、模型評估等等，提供從數(shù)據(jù)處理到模型部署的一站式服務(wù)。

基于平湖架構(gòu)KUAE2智算集群，無論千卡或更大規(guī)模，摩爾線程正在提升其性能，并且MFU已達到行業(yè)領(lǐng)先水平。

核心技術(shù)五：零中斷容錯技術(shù)，提升集群的穩(wěn)定性和可靠性

摩爾線程提出的AI工廠方案：從單芯片算力、效率，再到單節(jié)點和集群效率，彼此之間是相乘的關(guān)系，只有每一個環(huán)節(jié)都做到極致，才能最大限度地發(fā)揮能力，而穩(wěn)定性和可靠性是決定集群最后成敗的關(guān)鍵。特別在萬卡級AI集群中，硬件故障導(dǎo)致的訓(xùn)練中斷會嚴(yán)重浪費算力。

而在提升集群穩(wěn)定性方面，摩爾線程創(chuàng)新推出零中斷容錯技術(shù)，故障發(fā)生時僅隔離受影響節(jié)點組，其余節(jié)點繼續(xù)訓(xùn)練，備機無縫接入，全程無中斷。這一方案使KUAE集群有效訓(xùn)練時間占比超99%，大幅降低恢復(fù)開銷。

在可靠性方面，摩爾線程通過多維度訓(xùn)練洞察方案，實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測與智能診斷，解決訓(xùn)練中的慢節(jié)點致命短板，可以“看得見”每一片GPU從而實施精確管理，該方案使得慢節(jié)點、Hang等異常處理效率提升50%。

同時，為保證集群在訓(xùn)練起步階段的成功率，摩爾線程的可靠性方案還結(jié)合了集群巡檢與起飛檢查，包含一系列自動化工具使其自動調(diào)度，優(yōu)化管理效率，使得訓(xùn)練成功率以及速度提高10%。

從訓(xùn)練到驗證：構(gòu)建完整閉環(huán)

完善的“AI工廠”不僅需要高效訓(xùn)練大模型，還需具備推理驗證能力，從而構(gòu)建起完整閉環(huán)。

在推理驗證方面，摩爾線程開發(fā)了相應(yīng)工具方案，覆蓋LLM、視覺、生成類模型等全流程推理解決方案。

一是MTTransformer自研推理引擎，面向LLM實現(xiàn)極致優(yōu)化。二是TensorX自研推理引擎，面向生成類和視覺類。三是vLLM-MUSA，在NTT和DirectX不支持的情況下，用戶可以使用vLLM，vLLM-MUSA能夠達到推理引擎的最高性能的80%，可以讓很多用戶更快速地實現(xiàn)適配。

經(jīng)過測試，摩爾線程最新AI旗艦產(chǎn)品MTTS5000針對DeepSeekR1滿血版大語言模型的推理速度，達到100tokens/s，在同國際主流GPU和其他國產(chǎn)GPU的比較中，推理處于行業(yè)領(lǐng)先。

結(jié)語

此次摩爾線程技術(shù)分享會上呈現(xiàn)的，是以AI工廠為核心載體，成功搭建起貫穿“訓(xùn)練-推理-部署”全流程的高效體系，這不僅是其自身技術(shù)實力的體現(xiàn)，更標(biāo)志著國產(chǎn)計算基礎(chǔ)設(shè)施在支撐AGI時代規(guī)模化、高效率、高可靠模型生產(chǎn)方面，邁出了關(guān)鍵且堅實的一步。

從圖形渲染，到AI算力引擎，摩爾線程的全功能GPU始終走在加速計算革新的前沿。以“KUAE+MUSA”構(gòu)建的智算業(yè)務(wù)核心為驅(qū)動力，摩爾線程正不斷拓展其影響力，加速為千行百業(yè)注入AI動能。未來，在物理仿真、AIGC、科學(xué)計算、具身智能、智能體、醫(yī)療影像分析、工業(yè)大模型等關(guān)鍵領(lǐng)域，由全功能GPU驅(qū)動的AI技術(shù)有望將在摩爾線程的推動下，實現(xiàn)更廣泛的應(yīng)用與深度部署，為國產(chǎn)計算力量的崛起和AI產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展書寫新的篇章。

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