電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文 / 吳子鵬）第十三屆半導(dǎo)體設(shè)備與核心部件及材料展（CSEAC 2025）的主題是 “做強(qiáng)中國(guó)芯，擁抱芯世界”。在展會(huì)開(kāi)幕式暨 2025 集成電路（無(wú)錫）創(chuàng)新發(fā)展論壇上，摩爾線程創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官?gòu)埥ㄖ校↗ames Zhang）分享了該公司為提升 AI 工廠效率所做的努力與成果。
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他在演講中指出，先進(jìn) AI 工廠與先進(jìn)晶圓廠的邏輯存在趨同性。其中，晶圓廠覆蓋從 28nm 到 3nm 的多種制程，針對(duì)不同制程研發(fā)了氧化 / 薄膜沉積、化學(xué)機(jī)械平坦化等專屬技術(shù)，可生產(chǎn)先進(jìn)芯片，為 AI 工廠提供硬件基礎(chǔ)；而 AI 工廠作為生產(chǎn)先進(jìn)模型的 “超級(jí)工廠”，針對(duì)千億、萬(wàn)億、十萬(wàn)億等不同參數(shù)規(guī)模的模型，配備了 GPU 芯片、基礎(chǔ)軟件、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞炔煌瑢蛹?jí)的技術(shù)支持，從底層硬件到上層系統(tǒng)全方位保障模型生產(chǎn)流程。
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一座 AI 工廠的效率，主要由 “加速計(jì)算通用性 — 單芯片有效算力 — 單節(jié)點(diǎn)效率 — 集群效率 — 集群穩(wěn)定性” 這一鏈路決定。針對(duì)該鏈路，摩爾線程提出五大核心技術(shù)布局，全方位提升 AI 工廠生產(chǎn)效率，為國(guó)產(chǎn)智能生產(chǎn)注入強(qiáng)大動(dòng)力，也為人工智能與芯片產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展樹(shù)立了典范。
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在技術(shù)架構(gòu)層面，摩爾線程高效 AI 工廠由全功能 GPU、MUSA 架構(gòu)、MUSA 軟件棧、KUAE 集群及零中斷方案等關(guān)鍵部分構(gòu)成。具體來(lái)看：?
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首先，摩爾線程為 AI 工廠提供全功能 GPU，涵蓋圖形 GPU、GPGPU 與 AI 芯片，可用于構(gòu)建 AI 計(jì)算加速引擎、物理仿真與科學(xué)計(jì)算引擎、現(xiàn)代圖形渲染引擎及智能多媒體引擎。這種 “多元算力 + 多樣計(jì)算” 的組合，能更好地適配豐富應(yīng)用場(chǎng)景，包括視頻分析、語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)駕駛、元宇宙、數(shù)字辦公、大模型開(kāi)發(fā)、視頻直播、云端渲染、科學(xué)研究等。
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同時(shí)，這些全功能 GPU 可覆蓋 AI 應(yīng)用所需的各類計(jì)算精度，滿足 AI 工廠多樣化計(jì)算場(chǎng)景需求：例如，F(xiàn)P8 廣泛應(yīng)用于混合精度訓(xùn)練、大語(yǔ)言模型推理；FP64 適用于天氣預(yù)報(bào)、氣候仿真等高性能科學(xué)計(jì)算場(chǎng)景；FP32/TF32 可支撐游戲、云電腦、高精度推理、高精度訓(xùn)練、仿真及科學(xué)計(jì)算；BF16/FP16 常用于機(jī)器學(xué)習(xí)、大語(yǔ)言模型訓(xùn)練；INT8 則在量化推理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）推理中發(fā)揮作用。
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其次，摩爾線程 MUSA（Meta-computing Unified System Architecture，元計(jì)算統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)）通過(guò)計(jì)算、通信、存儲(chǔ)三大技術(shù)創(chuàng)新，提升單芯片有效算力。作為全功能、多引擎、可配置的 GPU 架構(gòu)，MUSA 提供統(tǒng)一的 MUSA 編程接口，核心是構(gòu)建 “統(tǒng)一的編程模型、軟件運(yùn)行庫(kù)、驅(qū)動(dòng)程序框架、指令集架構(gòu)與芯片架構(gòu)”，支持從云端到邊緣的多類計(jì)算場(chǎng)景。其最終目標(biāo)是打造開(kāi)放、兼容且高性能的國(guó)產(chǎn) GPU 生態(tài)系統(tǒng)，覆蓋人工智能、圖形渲染、多媒體處理、科學(xué)計(jì)算等領(lǐng)域。借助 MUSA 架構(gòu)，AI 工廠可實(shí)現(xiàn)硬件資源池化，讓計(jì)算、內(nèi)存、通信等資源實(shí)現(xiàn)全局共享，同時(shí)支持多前端引擎異步運(yùn)行與高速跨引擎同步。
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第三，摩爾線程 MUSA 軟件棧構(gòu)建了從底層 GPU 驅(qū)動(dòng)到上層 AI、科學(xué)計(jì)算、多媒體等各類應(yīng)用工具的完整生態(tài)，為不同場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用提供全面支持。通過(guò)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化、算子庫(kù)生態(tài)建設(shè)、通信技術(shù)升級(jí)、工具鏈完善等核心模塊，MUSA 軟件棧助力開(kāi)發(fā)者充分釋放國(guó)產(chǎn) GPU 的性能潛能，推動(dòng) AI 基礎(chǔ)設(shè)施的國(guó)產(chǎn)化落地進(jìn)程。
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張建中指出，依托 MUSA 統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)及軟件棧，摩爾線程致力于提供 “端云一體、觸手可及” 的算力，重塑 AI 產(chǎn)業(yè)格局。在云側(cè)，通過(guò)超大規(guī)模集群算力支撐通用大模型的訓(xùn)練與推理，提供豐富云資源，服務(wù)于云端大模型訓(xùn)練、云端大模型微調(diào)推理、云端原生大模型 AI 應(yīng)用、云桌面、元宇宙、云游戲等創(chuàng)新場(chǎng)景；在端側(cè)，打造本地算力底座，支持端側(cè)部署個(gè)性化 AI 智能體及大模型工具 —— 以 AI BOOK 算力本為例，其搭載多元異構(gòu)算力處理器，具備旗艦性能與頂級(jí)配置，可運(yùn)行原生 AI 系統(tǒng)并預(yù)裝 AI 編程環(huán)境，助力實(shí)現(xiàn) “千人千面” 的 AI 智能體。
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第四，摩爾線程 KUAE 集群是為 AI 大模型訓(xùn)練與推理提供核心支撐的智算集群。該集群具備三大核心優(yōu)勢(shì)：一是支持 5D 并行訓(xùn)練，整合數(shù)據(jù)并行、張量并行、序列并行、專家并行、流水線并行五大并行技術(shù)，全面兼容 Transformer 等主流架構(gòu)，顯著提升大規(guī)模集群訓(xùn)練效率；二是覆蓋大模型全生命周期，支持預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和推理全流程，可適配所有主流開(kāi)源大模型（包括 LLaMA、GLM、Aquila、Baichuan、GPT、Bloom、玉言等）的訓(xùn)練與微調(diào)；三是應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，可支撐 AIGC、數(shù)字孿生、物理仿真、元宇宙等多模態(tài)應(yīng)用落地。
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第五，摩爾線程創(chuàng)新推出零中斷容錯(cuò)方案，最大化提升訓(xùn)練可靠性與效率。該方案突破傳統(tǒng)容錯(cuò)回退機(jī)制的局限，徹底消除中斷時(shí)間與算力浪費(fèi)，有效訓(xùn)練時(shí)間占比（ETTR）超過(guò) 99%。具體來(lái)看，其通過(guò)多維度訓(xùn)練洞察提升集群可靠性，使慢節(jié)點(diǎn)、系統(tǒng)掛起（Hang）等異常的處理效率提升 50%；同時(shí)借助集群自檢與調(diào)度優(yōu)化增強(qiáng)集群穩(wěn)定性，讓訓(xùn)練成功率及速度提升 10%。
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綜上所述，摩爾線程的五大核心技術(shù)布局，精準(zhǔn)切入 AI 工廠從單芯片算力到集群穩(wěn)定性的全鏈條效率痛點(diǎn)，最終形成 “硬件筑基、軟件賦能、集群提效、容錯(cuò)護(hù)航” 的一體化解決方案。