金磊 发自 WAIC
量子位 | 公众号 QbitAI
放眼当下，到底哪个芯片跑满血DeepSeek是最快的？
谜底很偶而——不是你认为的英伟达，而是一家国产GPU。
因为目下它的速率，一经径直来到了100 tokens/s！
这个速率比较海外GPU的50 tokens/s和国内的15 tokens/s，一经称得上是快上了一个数目级。
要是将三者放在一说念同期运行，成果会愈加一目了然。
伸开剩余95%当中间的国产GPU以鸿篇巨制之势给出了完整准确谜底之际，双方的“选手”则是还在深度念念考过程中：
那么这个国产GPU到底是谁？
不卖关子，它便是摩尔线程。
但这时深信有许多小伙伴会问了，从成立到目下不到5年时期，摩尔线程的缘何获取如斯速率。
在量子位了解完其在“算力之说念”的全貌之后发现，谜底，远比“作念出一颗更快的芯片”要庞杂和深入。
一经造了个AI超等工场
没错，这是因为摩尔线程在搞算力这件事儿上，一经给自家打造了一个AI超等工场（AI Foundry）。
提到Foundry这个单词，许多东说念主第一响应或者便是造芯俄顷的“晶圆厂”，它的价值取决于于坐褥芯片的良率、产能和工艺先进性。
但AI超等工场，它并非指代一个物理上坐褥芯片的晶圆厂，而是一个类比的观念：
这个AI工场的进化，就像升级制程一样，毫不是改改某个单一技巧就完事儿了，而是一个系统性、全方向的变革。
它条目通盘技巧栈“换骨夺胎”：从最底层的芯片架构必须转换、到集群的举座架构得开阔筹算，再到软件层面——算法奈何调更机灵，资源蜿蜒奈何跑更高效，每一个措施都至关进犯。
正是这种从根儿上动起来的基础设施大篡改，才能的确开释AI算力，终了大范围“坐褥”和“迭代”前沿AI大模子。
需要强调的一丝是，要建成这样一座超等工场，绝非暴力地将雨后春笋张显卡堆砌在一说念这样简便。
它需要五大中枢成分的精采耦合与协同进化，统筹兼顾；
这个AI工场的产能，用一套公式可玄虚为：
AI工场坐褥效率 = 加快经营通用性 × 单芯片有用算力 × 单节点效率 × 集群效率 × 集群沉稳性
摩尔线程正是围绕这五大成分，构建了技巧护城河。
全功能GPU：超等工场的基石
AI超等工场的基石，指的是一颗具备强盛通用性的“全功能GPU”。因为总结算力的进化史，其实便是一部全功能GPU的发展史。
从最初只可加快3D图形的“显卡”（VGA Card），到盛开编程接口、允许开采者创造无穷可能的“当代图形处理器”，再到被平庸应用于超算、深度学习、区块链等畛域的通用经营平台，GPU的每一次飞跃，都源于其通用性的拓展。
单一功能的加快器，如早期的3D加快卡或今天的某些专用AI芯片（ASIC），天然在特定任务上效率极高，但其无邪性差、编程阻难，无法符合AI模子日眉月异、应用场景无独有偶的发展趋势。
一个AI模子可能既需要处理说话，也需要清醒图像，致使要进行物理天下的模拟。如果工场的“机床”只可处理一种任务，那么它很快就会被淘汰。
因此，摩尔线程从创立之初就坚抓打造的确的全功能GPU，既要“功能完备”，也要“精度完整”。
源流是“功能完备”，即芯片里面集成了四大中枢引擎：
AI经营加快引擎：不仅能作念推理，更能作念考研，终了训推一体。
先进的3D图形渲染引擎：维持DX12等当代图形API，餍足游戏、AIGC、数字孪生等视觉经营需求。
物理仿真与科学经营引擎：这是常被残忍却至关进犯的一环。畴昔的Agentic AI、空间智能都需要与物理天下交互，强盛的科学经营本事是贯串数字天下与物理天下的桥梁。
超高清视频编解码引擎：AI的经营胁制最终需要通过视觉和听觉呈现给东说念主类，高清、低蔓延的流媒体处理本事是东说念主机交互体验的保证。
AI经营加快引擎：不仅能作念推理，更能作念考研，终了训推一体。
先进的3D图形渲染引擎：维持DX12等当代图形API，餍足游戏、AIGC、数字孪生等视觉经营需求。
物理仿真与科学经营引擎：这是常被残忍却至关进犯的一环。畴昔的Agentic AI、空间智能都需要与物理天下交互，强盛的科学经营本事是贯串数字天下与物理天下的桥梁。
超高清视频编解码引擎：AI的经营胁制最终需要通过视觉和听觉呈现给东说念主类，高清、低蔓延的流媒体处理本事是东说念主机交互体验的保证。
其次，“全经营精度”阴私。从FP32、FP16到业界前沿的FP8，乃至更低精度的INT8/INT4，完整的精度维持让路发者不错凭证不同任务的需求，在性能和精度之间找到最好均衡点。
非常是在大模子考研中，夹杂精度考研已是标配，而摩尔线程是国内少许数能够提供FP8考研本事的平台。“全功能”和“全精度”本事，确保了摩尔线程的GPU这座“机床”能够连结各种AI模子坐褥订单。
MUSA斡旋系统架构：超等工场的“总筹算师”
如果说全功能GPU是工场的机床，那么MUSA便是通盘工场的“总筹算师”。一个罕见的顶层架构，能够决定一家公司畴昔十年致使更万古期的技巧途径和发展后劲。
MUSA的核口头念是“一个架构，万千应用”（One Architecture for Many Applications）。它选拔创新的多引擎、可伸缩、可建树的斡旋系统架构，将GPU里面的经营、通讯、内存、蜿蜒等功能进行顶层筹算和斡旋经管。
先来看可伸缩，顾名念念义，MUSA架构是不错凭证不同客户、不同商场的需求，快速编订出优化的芯片建树，大幅诽谤了新品芯片的开采资本。
其次，资源全局分享，简便说，便是把悉数硬件资源——像经营中枢、内存、通讯这些——都买通，酿成一个大资源池，然后用智能蜿蜒无邪分派。
这招儿径直治理了大问题：以前那种单引擎GPU，多个任务一说念跑的时候非常容易卡。目下好了，悉数资源寰球分享，按需取用！
再举例，斡旋编程接口与教导集，开采者只需学习一套API和编程模子，就能驱动MUSA架构下悉数的硬件引擎，极地面诽谤了开采门槛，擢升了开采效率。
除此除外，MUSA架构里面包含了多个摩尔线程自研的中枢技巧。
举例，特地为FP8筹算的“Transformer引擎”，使其FP8的考研性能比较莫得该引擎的决议能擢升30%；草创的ACE异步通讯引擎，不错让经营和通讯并行不悖，治理了传统架构中通讯会占用经营资源的痛点，减少了15%的经营资源损耗，将GPU的算力开释；自研的MTLink2.0互联条约，终清晰GPU之间高效、低蔓延的通讯，提供了跳跃西各人业平均水平60%的带宽，为大范围集群部署奠定了坚实基础。
MUSA架构的先进性，确保了摩尔线程的每一颗芯片都不是孤单的算力单位，而是一个高度协同、经管高效的“作战小组”，有用擢升每颗芯片有用算力，为通盘AI超等工场提供了坚实的、可蔓延的算力底座。
MUSA全栈系统软件：超等工场的“操作系统”与“器用箱”
再好的硬件，要是莫得高效的软件，相同也无法阐扬其全部后劲。因此，摩尔线程打造了与MUSA硬件架构深度耦合的全栈软件系统，它在AI超等工场中饰演着“操作系统”和“开采者器用箱”的扮装。
这个软件栈不错说是阴私了从底层驱动到表层应用框架的方方面面：
高效驱动：摩尔线程的驱动经过深度优化，核函数启动时期镌汰50%，任务派发蔓延极低，不错一次性并发处理上千个任务，最初业界水平。
核默算子库：对标国际大厂的cuDNN，摩尔线程的muDNN在算子层面进行了多半优化，GEMM算子算力专揽率达98%，Flash Attention 算子算力专揽率打破95%。
高效驱动：摩尔线程的驱动经过深度优化，核函数启动时期镌汰50%，任务派发蔓延极低，不错一次性并发处理上千个任务，最初业界水平。
核默算子库：对标国际大厂的cuDNN，摩尔线程的muDNN在算子层面进行了多半优化，GEMM算子算力专揽率达98%，Flash Attention 算子算力专揽率打破95%。
通讯服从跃升：MCCL考研通讯库终了RDMA网罗97%带宽专揽率；基于异步通讯引擎优化经营通讯并行，集群性能擢升10%。
生态兼容与Triton维持：通过MUSIFY等器用，终清晰对PyTorch、TensorFlow等主流AI框架的无缝维持。尤其值得一提的是，基于Triton-MUSA编译器 + MUSA Graph 终了DeepSeek R1推理加快1.5倍，全面兼容Triton等主流框架。
完善的开采者套件：提供了一整套涵盖性能分析（Profiler）、调试、调优、一键部署等功能的器用链，如合并个“百宝箱”，让路发者能够细察硬件运行的每一个细节，榨干硬件的每一分性能。
通讯服从跃升：MCCL考研通讯库终了RDMA网罗97%带宽专揽率；基于异步通讯引擎优化经营通讯并行，集群性能擢升10%。
生态兼容与Triton维持：通过MUSIFY等器用，终清晰对PyTorch、TensorFlow等主流AI框架的无缝维持。尤其值得一提的是，基于Triton-MUSA编译器 + MUSA Graph 终了DeepSeek R1推理加快1.5倍，全面兼容Triton等主流框架。
完善的开采者套件：提供了一整套涵盖性能分析（Profiler）、调试、调优、一键部署等功能的器用链，如合并个“百宝箱”，让路发者能够细察硬件运行的每一个细节，榨干硬件的每一分性能。
这套全栈系统软件，确保了开采者不仅能“用起来”，更能“用得好”，将MUSA硬件架构的强盛本事顺畅地传递到表层应用，是贯串硬件与算法的要害要害。何况通过MUSA全栈系统软件的优化，摩尔线程终清晰“单节点经营效率”全面擢升。
KUAE经营集群：超等工场的“坐褥车间”
单卡、单节点的性能再强，也无法完成动辄千亿、万亿参数大模子的考研。AI超等工场必须以大范围集群的形势存在。为此，摩尔线程构建了夸娥（KUAE）大范围智能经营集群。
夸娥经营集群远非简便的就业器堆叠，它是一个软硬一体化的系统工程，相当于AI大模子的“坐褥车间”：
软硬一体化筹算：从就业器节点、交换机到机柜，再到表层的集群经管软件、任务蜿蜒系统，全部进行了协同筹算和优化。
创新5D并行考研：摩尔线程整合数据并行（DP）、活水线并行（PP）、张量并行（TP）等悉数主流的并行考研战术，全面维持Transformer等主流架构，并能凭证模子特质自动搜索和保举最优的并行决议。
端到端考研优化：阴私了从数据预处理、模子预考研、强化学习、微调到考证评估的全经过，提供一站式就业。
性能仿真器用（Simumax）：自主研发的Simumax器用面向超大范围集群自动搜索最优并行战术，精确模拟FP8夹杂精度考研与算子会通，为DeepSeek等模子镌汰考研周期提供科学依据。
高效Checkpoint：针对大模子沉稳性难题，创新CheckPoint加快决议专揽RDMA技巧，将百GB级备份规复时期从数分钟压缩至1秒，擢升GPU有用算力专揽率。
软硬一体化筹算：从就业器节点、交换机到机柜，再到表层的集群经管软件、任务蜿蜒系统，全部进行了协同筹算和优化。
创新5D并行考研：摩尔线程整合数据并行（DP）、活水线并行（PP）、张量并行（TP）等悉数主流的并行考研战术，全面维持Transformer等主流架构，并能凭证模子特质自动搜索和保举最优的并行决议。
端到端考研优化：阴私了从数据预处理、模子预考研、强化学习、微调到考证评估的全经过，提供一站式就业。
性能仿真器用（Simumax）：自主研发的Simumax器用面向超大范围集群自动搜索最优并行战术，精确模拟FP8夹杂精度考研与算子会通，为DeepSeek等模子镌汰考研周期提供科学依据。
高效Checkpoint：针对大模子沉稳性难题，创新CheckPoint加快决议专揽RDMA技巧，将百GB级备份规复时期从数分钟压缩至1秒，擢升GPU有用算力专揽率。
通过夸娥经营集群，摩尔线程将单点的GPU性能上风，生效蔓延到了千卡、万卡乃至更大范围的集群层面，构建起了一个的确具备强盛“坐褥力”的AI超等工场。何况通过实测，KUAE 2大范围智算集群，在不同架构模子的MFU，一经达到了行业最初水平。
零中断容错技巧：超等工场的“安全坐褥条约”
关于一个需要7x24小时不隔断运行的AI超等工场来说，沉稳性压倒一切。一次偶而的宕机，可能意味着数百万好意思元的损结怨数周使命的付诸东流。因此，摩尔线程开采了特有的“零中断容错技巧”，这是保险工场沉稳运行的“安全坐褥条约”。
传统的容错机制，在硬件（如GPU卡）发生故障时，需要暂停通盘考研任务，东说念主工替换硬件，再从最近的Checkpoint规复，通盘过程耗时耗力。而摩尔线程的零中断技巧则都备不同：
零中断容错技巧：当某个节点变慢或出现故障时，仅隔断受影响节点组，其余节点陆续考研，备机无缝接入，全程无中断。这一决议使KUAE集群有用考研时期占比超99%，大幅诽谤规复支出。
多维度考研细察：通过多维度的数据监控和AI预测模子，系统能够提前感知到哪些节点可能会成为“慢节点”，并进行预警或隔断，终了动态监测与智能会诊，颠倒处理效率擢升50%；
集群自检及蜿蜒优化：在考研任务启动前，系统会自动对通盘集群进行“体检”，确保悉数软硬件都处于最好气象，如同飞机升起前的安全查验，考研生效率提高10%，为大范围AI考研提供沉稳保险。
零中断容错技巧：当某个节点变慢或出现故障时，仅隔断受影响节点组，其余节点陆续考研，备机无缝接入，全程无中断。这一决议使KUAE集群有用考研时期占比超99%，大幅诽谤规复支出。
多维度考研细察：通过多维度的数据监控和AI预测模子，系统能够提前感知到哪些节点可能会成为“慢节点”，并进行预警或隔断，终了动态监测与智能会诊，颠倒处理效率擢升50%；
集群自检及蜿蜒优化：在考研任务启动前，系统会自动对通盘集群进行“体检”，确保悉数软硬件都处于最好气象，如同飞机升起前的安全查验，考研生效率提高10%，为大范围AI考研提供沉稳保险。
总结来看，上述的五大成分，即全功能GPU、MUSA架构、全栈软件、KUAE集群、零中断容错技巧，共同组成了摩尔线程的AI超等工场。
它是一个有机的举座，从芯片筹算的最底层到集群经管的最表层，为德不终紊，协同进化。正是这个完整的、端到端的体系，才栽种了著作开首的性能阐扬。
那么接下来的一个问题是：
为什么要造AI超等工场？
这个问题的谜底，或者植根于摩尔线程对经营创新曩昔、目下与畴昔的深入细察。
大模子的“本事”迭代速率令东说念主感触，从前年还在东说念主类平均水平的四五十分，到如今顶尖模子一经飙升至七八十分，直逼东说念主类顶尖水准。
模子的迭代速率，也从曩昔的数月一更，压缩到如今的数周致使每周一更。这场竞赛的背后，驱能源只好一个——算力。
正如马斯克能够凭借其20万张H100，让Grok模子在短时期内登顶名次榜，这狠毒地揭示了一个事实：Scaling Law是AI发展的铁律。
谁领有更大、更强的算力基础设施，谁就能更快地迭代模子，霸占技巧和商场的制高点。
而料到畴昔五年，Agentic AI（智能体AI）和空间智能将成为新的爆发点。AI将不再只是是聊天的器用，而是成为不错自主完成复杂任务的“数字职工”，并与物理天下深度会通。
这一切，都意味着对算力的需求将再次呈几何级数增长。在这样的大配景下，只是餍足于当下的经营本事是远远不够的，必须为畴昔愈加强大的经营需求作念好准备。
靠近永无非常的算力需求，只是追求“快”是单方面的。畴昔的经营，更需要的是全方向的“稳”——沉稳、可靠、高效、通用。
这正是缔造AI超等工场的根柢原因。
考研一个万亿参数的大模子，好比建造一座港珠澳大桥，是一项极其复杂的系统工程。它对基础设施的条目，堪比建造一座芯片晶圆厂。
你不成指望靠“东说念主海战术”，找十亿个儿童去抬起一栋大楼；相同，你也不成简便地将一万张低效的显卡堆在一说念，就祈望能考研出高质料的大模子。
这个过程充满了挑战，举例在资本方面，一次大范围考研动辄花消数月和数百万好意思元，任何中断或失败都是巨大的耗费。
再如靠近复杂的系统，上千个节点、上万颗芯片若何高效通讯、同步？软件和硬件若何完竣适配？又该若何快速定位和治理问题？
还有在骨子应用过程中，时常任务又是种种性的：今天考研说话模子，翌日可能就要处理多模态数据，后天又要进行科学经营……
这些挑战，都无法通过购买单一的“最快芯片”来治理。它需要一个从底层硬件到表层软件，再到集群经管和运维就业的端到端治理决议。
这恰正是摩尔线程“AI超等工场”的中枢价值地方——它提供的不是孤单的算力，而是一种详情味的、高效率的、高生效率的AI模子坐褥本事。
一言以蔽之，摩尔线程弃取了一条最重荷，但可能亦然最正确的说念路。他们莫得餍足于在某个单点上追逐或突出，而是驻足于畴昔，从根柢上念念考若何为这个时期提供首先进的“坐褥力器用”。
这，便是摩尔线程给出的谜底开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口，一个不啻于快，更关乎畴昔的谜底。
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