国产GPU领域近期捷报频传，技术突破不断引发业界关注。砺算科技的7G01芯片凭借卓越性能，已成功跻身RTX 4060级别行列，而摩尔线程亦不遑多让，其高性能GPU不仅在游戏领域大放异彩，AI应用同样成为其发力重点。
提及AI领域的GPU强者，NVIDIA无疑占据领先地位，其硬件架构与CUDA生态构建的壁垒，令众多竞争者望尘莫及。国产GPU与之相比，究竟存在多大差距？这一话题在知乎等平台引发广泛讨论。业内用户@菽陌松囿通过实际测试，提供了一系列数据，为公众提供了有价值的参考。
据@菽陌松囿透露，摩尔线程的GPU在kernel launch方面表现优异，用时仅为5微秒，相比之下，NVIDIA的同类产品则需几十微秒（具体数值有所遗忘）。在gemm mfu效率上，摩尔线程达到了98%，而NVIDIA约为85%。在FA mfu效率上，摩尔线程同样以95%的成绩领先，NVIDIA则为68%。
值得注意的是，@菽陌松囿还指出了NVIDIA GPU的一些不足，如通信offload ace功能的缺失，以及sm隔离方面存在的浪费问题。据悉，DeepSeek曾助力解决sm隔离问题，但仍有15%的sm资源未能得到充分利用。
当然，摩尔线程的GPU亦非尽善尽美。例如，在支持Link功能方面，其带宽仍受限于硬件条件，与理想状态存在一定差距。然而，@菽陌松囿强调，这些不足并非不可克服的障碍。
他进一步表示，上述数据均经过研发团队的严格确认，确保其真实可靠。此番对比结果令人惊喜且意外，显示出国产GPU在AI领域的强劲实力。他透露，摩尔线程的GPU从硬件到kmd、umd算子库均实现了全面重写，有力回击了关于其缺乏核心技术的质疑。
为了更全面地了解摩尔线程GPU的技术优势，公众可参考其官方发布的相关文章。虽然该文章未直接对比NVIDIA数据，但结合@菽陌松囿提供的数据对比，我们仍能窥见国产GPU在AI领域的出色表现。这无疑打破了部分网友关于国产GPU仅为国外IP套壳的片面观点。
