国产AI算力生态建设迈出重要一步。近日，国内GPU企业摩尔线程与AI技术服务商硅基流动联合宣布，基于自主研发的MTT S5000图形处理器，成功实现对千亿参数开源大模型DeepSeek V3 671B的完整适配与性能验证。测试数据显示，该方案在FP8低精度计算模式下，单卡预填充吞吐量突破4000 tokens/秒，解码吞吐量超过1000 tokens/秒，推理效率已接近国际主流高端加速卡水平。
此次技术突破的核心在于全栈优化能力。双方研发团队从底层驱动架构到上层推理引擎进行系统性重构，针对MTT S5000的硬件特性开发了专用算子库，通过深度优化FP8计算流水线，在确保模型精度损失低于0.5%的前提下，将显存占用降低40%，功耗下降30%。这种软硬件协同优化模式，有效解决了大模型推理场景中的高并发与低延迟矛盾。
作为国内首个在国产化平台上稳定运行的千亿参数大模型，DeepSeek V3 671B的部署具有特殊意义。该模型此前主要依赖英伟达A100/H100等进口芯片，此次在完全自主可控的硬件环境中实现每秒处理数千token的实时推理，标志着国产AI解决方案在关键性能指标上取得实质性进展。测试环境显示，在金融风控、政务问答等典型场景中，系统响应延迟控制在200毫秒以内。
行业分析师指出，这项成果为关键领域AI应用提供了新选择。在当前全球半导体供应链波动背景下，MTT S5000与DeepSeek V3的组合方案，在采购成本、数据安全、供应稳定性等方面展现出显著优势。特别是在需要处理敏感数据的政务、能源、医疗等行业，本土化解决方案可有效规避技术封锁风险，同时满足实时性要求较高的业务需求。
尽管国产GPU在峰值算力、软件生态等维度与国际顶尖产品仍存在差距，但此次验证表明，通过针对性优化，国产方案在特定场景下已具备商业化落地能力。据技术白皮书披露，该方案支持动态精度切换，可根据业务需求在FP8/FP16/FP32间灵活调整，这种设计既保证了复杂任务的计算精度，又提升了简单任务的执行效率。随着更多应用场景的验证，国产AI基础设施的自主化进程有望进一步加速。
