在近日举办的一场聚焦全功能GPU技术的开发者大会上，国内GPU企业摩尔线程公布了其覆盖芯片、集群、终端设备的全栈技术布局，并展示了从云端训练到端侧推理的完整解决方案。这场以自主计算架构MUSA为核心的技术盛会，吸引了业界广泛关注。
基于自主研发的MUSA架构，摩尔线程推出了新一代全功能GPU架构“花港”。该架构支持从FP4到FP64的全精度计算，算力密度较前代提升50%，能效比提升10倍。通过集成新一代异步编程模型和MTLink高速互联技术，单卡片间互联带宽达1314GB/s，可支撑超十万卡规模的智算集群部署。架构中内置的AI生成式渲染架构和硬件光线追踪引擎，使国产GPU首次实现对DirectX 12 Ultimate的完整支持，光线追踪性能较前代提升50倍。
在芯片产品方面，摩尔线程同步披露了两款重量级新品。面向AI训练场景的“华山”芯片集成全精度张量计算单元，支持FP4至FP64全精度计算，其浮点算力、访存带宽等关键指标超越国际标杆产品，部分配置达到行业顶尖水平。针对图形渲染的“庐山”芯片则实现性能跃升：3A游戏性能提升至前代的15倍，AI计算性能提升64倍，几何处理性能提升16倍，并配备4倍显存容量和全新硬件光追引擎。
在云端计算领域，摩尔线程宣布建成国内首个万卡级智算集群“夸娥”。该集群浮点运算能力达10EFLOPS，训练算力利用率在Dense大模型上达60%，MOE大模型上达40%，有效训练时间占比超过90%。通过软硬协同优化，集群完整复现了DeepSeek V3的FP8训练过程，自研FP8 GEMM算力利用率高达90%，Flash Attention算力利用率超95%。在推理性能方面，MTT S5000单卡在DeepSeek R1 671B模型上实现突破，Prefill吞吐突破4000 tokens/s，Decode吞吐突破1000 tokens/s，刷新国产GPU推理性能纪录。
面向开发者生态，摩尔线程推出了首款AI算力本MTT AIBOOK。这款搭载“长江”智能SoC芯片的设备，提供50TOPS异构AI算力，配备32GB/64GB LPDDR5X内存和1TB SSD存储。设备预置AI开发环境与工具链，支持Linux开发、Windows办公和Android应用三系统无缝切换，可本地运行最高30B参数的端侧大模型。同步发布的MTT E300模组和预告的AI Cube迷你计算设备，均基于同一SoC架构打造，形成覆盖端边侧的完整计算产品矩阵。
在软件生态建设方面，MUSA 5.0全栈软件实现关键升级。新版本兼容CUDA C和原生MUSA C编程语言，深度适配TileLang、Triton等新兴编程范式，编译器性能提升3倍。通过开源计算加速库、通信库等核心组件，开发者可获取底层优化能力。即将推出的计算光刻库muLitho，将加速OPC光刻计算进程。图形软件栈方面，MUSA架构率先实现硬件级光线追踪加速，支持DirectX Raytracing标准。
大会特别设置的MUSA嘉年华展区，集中展示了图形+AI融合的最新成果。在具身智能领域，摩尔线程发布了MT Lambda仿真训练平台和“端云结合”的MT Robot解决方案，并宣布将于2026年开源关键仿真加速组件Mujoco-warp-MUSA。目前，MUSA生态已与合作伙伴在AI for Science、量子科技、6G通信等前沿领域展开探索，持续拓展全功能GPU的技术边界。
据公开数据显示，截至2025年中，摩尔线程已累计获得超过500项授权专利，其中发明专利占比达93.6%。通过构建从芯片设计到软件生态的完整技术栈，这家国产GPU企业正逐步形成覆盖“芯-边-端-云”的全场景计算能力，为构建自主可控的智能计算生态奠定基础。
