破解大模型算力困局？国产GPU用“AI工厂”给出答案

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文章摘要

人工智能的快速发展推动了对高性能计算需求的激增，AI芯片成为全球科技竞争的核心领域。凭借GPU的先发优势，英伟达在算力与生态系统的双重加持下占据市场主导地位，其市值与业绩持续突破新高。AMD CEO Lisa Su预测，AI加速器市场规模将在几年内超过5000亿美元，这一趋势促使芯片制造商与使用者共同探索多元化的算力演进路径。

在国内市场，全功能GPU厂商摩尔线程近期分享了其技术实践与未来规划。创始人兼CEO张建中强调，全功能GPU凭借计算功能完备性与精度完整性，将成为AI基础设施的核心基石。该公司正致力于构建“AI工厂”，通过系统级技术创新提升AGI时代模型的生产效率。全功能GPU的发展历程映射了算力革命的演进：从早期单一图形加速到如今承载AI训练、科学计算等多元任务，其通用性已覆盖全球80%的高性能计算场景。摩尔线程提出的四大核心引擎——AI计算加速、3D图形渲染、物理仿真及视频编解码——支撑了从FP64至INT8的全精度计算需求。

为应对生成式AI的爆发性需求，摩尔线程提出以五大技术构建“AI工厂”，其效率公式涵盖加速计算通用性、单芯片算力、节点效率、集群效率及稳定性。自研MUSA架构通过参数化配置实现功能扩展，FP8技术将Transformer性能提升30%，同时内存与通信优化显著降低延迟与带宽消耗。在集群层面，“夸娥”系统通过万卡级互联与5D并行训练技术，将模型训练周期缩短10%以上，并创新故障隔离方案使有效训练时间占比超99%。

生态建设方面，摩尔线程提供完整的开发工具链，兼容主流框架，其Triton-MUSA编译器实现推理性能提升1.5倍。应用落地场景已扩展至生命科学、物理仿真、遥感解译等领域，例如与科研机构合作开发的国产化生命科学解决方案，以及联合超图构建的遥感大模型全链条国产化平台。此外，全功能GPU在创娱教育、智能制造等行业的应用案例，进一步验证了其技术普适性。

随着AI向千行百业渗透，算力基础设施的规模化与稳定性成为AGI发展的关键瓶颈。摩尔线程通过硬件架构创新与系统工程能力的结合，试图为国产GPU树立效率标杆。其技术路径不仅聚焦单点突破，更强调从芯片设计到集群管理的全栈优化，为大规模AI训练提供可持续的算力支撑。这一探索或将为全球算力竞赛提供新的技术范式。