【量子位 2025年12月22日讯】上市仅15天，国产GPU头部企业摩尔线程便以一场“全栈技术秀”彰显行业野心。12月20日，在首届MUSA开发者大会（MDC 2025）上，摩尔线程发布第五代全功能GPU架构“花港”，同步推出三款新芯片、两款硬件产品及夸娥万卡智算集群，形成覆盖“云-边-端”的全场景算力布局。这场国内首个聚焦全功能GPU的开发者盛会，不仅标志着国产GPU从“单点性能突破”迈向“全栈生态构建”，更以“算力密度提升50%、效能提升10倍”的技术硬实力，向高端GPU市场发起冲击。
核心突破：花港架构定义全功能GPU新基准
作为本次大会的“技术基石”，新一代GPU架构“花港”重构了全功能GPU的性能与场景边界，从计算密度、精度支持到互联能力实现全方位升级：
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性能与能效双飞跃花港架构采用全新指令集，在同等芯片面积下算力密度提升50%，单位瓦特性能（能效）优化10倍，为大规模智算集群提供“绿色算力底座”。例如，在相同功耗下，基于花港架构的GPU完成大模型推理任务的速度，较上一代产品提升近3倍，大幅降低数据中心运营成本。
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全精度覆盖适配多元场景架构首次实现从FP4（低精度）到FP64（高精度）的全精度端到端计算，新增MTFP6/MTFP4混合低精度加速技术——针对AI训练场景，FP4精度可将Transformer算子吞吐量提升2倍；针对科学计算场景，FP64精度能满足量子模拟、流体力学等高精度计算需求，真正做到“一架构通吃AI+图形+科学计算”。
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超大规模集群能力打底集成自研MTLink高速互联技术，单集群支持十万卡级扩展，为万亿参数大模型训练铺平道路。在架构层面优化异步编程模型，支持“常驻核函数”“线程束特化”，让GPU在处理多任务并行时，资源利用率提升30%以上。
产品矩阵：从云端集群到端侧设备的全场景覆盖
围绕花港架构，摩尔线程推出“芯片-硬件-集群”三位一体的产品组合，精准匹配不同算力需求：
- 两款核心芯片：AI与图形双线突破
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华山芯片（AI训推一体）：专为大模型训练与推理设计，原生支持矩阵rowmax计算、在线量化/反量化等硬件加速，Attention算子吞吐量较国际主流产品提升15%。其浮点算力、访存带宽等关键指标对标英伟达高端型号，可支撑万亿参数模型训练，填补国产GPU在超大规模AI算力领域的空白。
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庐山芯片（高性能图形渲染）：图形性能实现代际跃升——AI计算性能提升64倍、几何处理性能提升16倍、光线追踪性能提升50倍，内置AI生成式渲染架构（AGR），支持DirectX 12 Ultimate。例如，渲染3A游戏复杂场景时，帧率较上一代产品提升15倍，同时通过AI生成细节纹理，让画面真实度媲美电影级效果。
- 端侧硬件：让AI开发“开箱即用”
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MTT AIBOOK（AI算力本）：搭载自研“长江”智能SoC芯片，提供50 TOPS异构AI算力，运行基于Linux的MT AIOS系统，兼容Windows办公与安卓应用。预装完整AI开发环境，支持本地运行72B参数大模型（如MUSAChat-72B），开发者可随时随地调试Agent、生成AIGC内容，真正实现“端侧智算自由”。
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AICube（桌面AI计算魔方）：定位“个人智算终端”，体积仅为传统服务器的1/10，却能提供等效于10台高性能PC的算力，适用于小批量模型推理、数据预处理等场景，为中小团队及个人开发者降低算力门槛。
- 夸娥万卡智算集群：国产算力效率新标杆作为衡量GPU企业系统级能力的关键，夸娥万卡集群首次公开核心工程指标：训练Dense大模型时算力利用率（MFU）达60%，MOE模型MFU达40%，有效训练时间占比超90%，线性扩展效率95%——这些指标已接近国际主流水平。更值得关注的是，该集群已完整复现DeepSeek V3的FP8训练，自研FP8 GEMM算力利用率高达90%；联合硅基流动优化后，MTT S5000单卡在DeepSeek V3 671B模型推理中，Prefill吞吐突破4000 tokens/s，Decode吞吐超1000 tokens/s，刷新国产GPU推理性能纪录。
生态布局：从软件开源到人才培育，构筑长期护城河
GPU的竞争本质是生态的竞争。摩尔线程此次同步升级MUSA软件栈5.0，并推出多维度生态举措，打破“硬件强、软件弱”的国产GPU困境：
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全栈软件优化，兼容主流框架MUSA 5.0实现三大突破：一是适配JAX、TensorFlow等新增AI框架，覆盖95%以上主流开发工具；二是核心库性能飙升——muDNN的GEMM/FlashAttention效率超98%，编译器性能提升3倍；三是创新推出muLang编程语言，兼容TileLang、Triton，支持开发者灵活调优。同时，摩尔线程宣布逐步开源MATE算子库、MT DeepEP通信库等核心组件，向社区开放底层能力。
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开发者培育：从高校到产业的全链路赋能依托“摩尔学院”平台，摩尔线程已汇聚20万名开发者，计划未来培育百万规模社群。具体举措包括：走进全国200所高校开展产教融合，共建联合实验室；举办“繁星计划”竞赛，激励开发者基于MUSA生态开发创新应用；提供从入门到大师的在线课程，覆盖GPU编程、大模型训练等核心技能。中国工程院院士郑纬民评价：“国产GPU要从‘能跑’到‘愿意用’，关键在于让开发者有友好的工具、有成长的空间。”
行业意义：国产GPU迈向“全功能+生态化”新阶段
摩尔线程此次大会的成果，不仅是企业自身的技术跃迁，更折射出国产GPU行业的发展拐点：
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打破“单一场景”局限，定义全功能标准不同于专注AI加速的单一功能产品，花港架构及系列产品覆盖AI、图形、科学计算等全场景，复刻了英伟达CUDA生态“以通用可编程性撬动多元应用”的成功路径，为国产GPU树立“全功能”标杆。
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从“算力供给”到“生态共建”，提升产业话语权万卡集群效率的公开、软件栈的开源及开发者培育，表明摩尔线程已从“硬件供应商”转变为“生态构建者”。这种转变将吸引更多企业与开发者加入MUSA生态，形成“硬件-软件-应用”的正向循环，逐步打破国外GPU生态的垄断。
随着花港架构的落地与生态的逐步完善，摩尔线程正推动国产GPU从“跟跑”向“并跑”迈进。正如其创始人张建中所言：“生态是GPU的核心护城河，我们要与开发者一起，让国产算力不仅‘能用’，更‘好用、耐用’。”未来，当MUSA生态支撑起更多世界级应用与模型时，国产GPU或许将真正迎来属于自己的时代。
