7月25日，摩爾線程在世界人工智能大會（WAIC 2025）開幕前夕舉行技術(shù)分享會。會上，摩爾線程創(chuàng)始人兼CEO張建中表示，將以系統(tǒng)級技術(shù)創(chuàng)新與工程化能力打造用于生產(chǎn)智能的“AI工廠”。在他看來，“AI工廠”，如同芯片晶圓廠的制程升級，是一個系統(tǒng)性、全方位的變革，需要實現(xiàn)從底層芯片架構(gòu)創(chuàng)新、到集群整體架構(gòu)的優(yōu)化，再到軟件算法調(diào)優(yōu)和資源調(diào)度系統(tǒng)的全面升級。

AI工廠的生產(chǎn)效率取決于加速計算通用性、單芯片有效算力、單節(jié)點效率、集群效率、集群穩(wěn)定性，這五大元素相互配合，缺一不可。與之相對應(yīng)，摩爾線程以全功能GPU、MUSA架構(gòu)、MUSA軟件棧、KUAE集群、零中斷五大技術(shù)，滿足AI工廠對生產(chǎn)效率的要求。

張建中在技術(shù)分享會上介紹摩爾線程高效AI工廠打造方案

為何要打造“AI工廠”？

全球前沿模型“智力”正迅猛增長。模型產(chǎn)業(yè)競爭激烈，迭代速度愈來愈快。全球代表性模型的迭代周期，從5—6個月逐漸縮減到1個月，甚至近期每周都有新的模型智能水平超越行業(yè)既有模型。以人類智力水平100分為標(biāo)準(zhǔn)，DeepSeek V3在2024年12月推出時，評分為46分；今年5月推出的DeepSeek R1，智力水平已經(jīng)能夠達到68分。在不到半年的時間內(nèi)，DeepSeek智能水平提升了50%以上。

這種高頻迭代不僅體現(xiàn)在大型語言模型（LLM）上，還同步擴展至多模態(tài)模型、語音模型、世界模型等前沿模型領(lǐng)域。這些模型在性能、效率和應(yīng)用場景上實現(xiàn)的指數(shù)級突破，不僅推動了AI從專用領(lǐng)域向通用智能的跨越，其快速迭代的特性更對新一代高性能人工智能計算基礎(chǔ)設(shè)施提出了迫切需求。

而訓(xùn)練具有高智能水平的模型，首先要算力足夠高、效率足夠高，才可以成為有效的算力。

張建中在主題演講中表示，為應(yīng)對生成式AI爆發(fā)式增長下的大模型訓(xùn)練效率瓶頸，摩爾線程旨在通過系統(tǒng)級創(chuàng)新，將全功能GPU加速平臺的強大潛能，轉(zhuǎn)化為工程級的訓(xùn)練效率與可靠性，為AGI時代打造生產(chǎn)先進模型的“超級工廠”。

相較于海外行業(yè)頭部企業(yè)代表，我國萬卡以上算力集群搭建仍處于追趕狀態(tài)。對于我國AI算力行業(yè)而言，部署規(guī)模更大、高效高可靠的大規(guī)模算力集群，仍是贏得國際競爭的重要技術(shù)路線。

何以提升單芯片有效算力？

算力芯片是AI工廠的技術(shù)基座。如果算力芯片不夠通用、性能不夠強，效率不夠高，AI工廠的地基就不夠牢。芯片運算效率高低取決于芯片架構(gòu)、驅(qū)動性能、算子優(yōu)化程度等多維因素。

在實際應(yīng)用中，芯片算力很少能夠達到理論峰值算力，實際運行算力與產(chǎn)品設(shè)計理論算力之間存在差值。而好的芯片架構(gòu)，應(yīng)該像一個優(yōu)秀的管理者一樣，通過調(diào)度使所有的資源“忙”起來。

記者注意到，摩爾線程正在以多種方式提升芯片實際應(yīng)用算力。

摩爾線程在WAIC 2025展示全功能GPU在不同場景中的應(yīng)用實例

MUSA（Meta-computing Unified System Architecture，即元計算統(tǒng)一架構(gòu)）是摩爾線程自研架構(gòu)，其核心理念是——要做多引擎可配置的統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)。

首先是多引擎，體現(xiàn)在單顆GPU芯片上同時支持AI計算、圖形渲染、物理仿真和科學(xué)計算、超高清編解碼技術(shù)，目前國內(nèi)只有以摩爾線程為代表的少數(shù)GPU廠商具備全功能能力。

其次，該架構(gòu)采用統(tǒng)一的MUSA編程接口，提供統(tǒng)一的API。這樣一來，開發(fā)者采用一套編程指令集就能驅(qū)動在MUSA架構(gòu)之下的多種算力引擎。

為了更好地調(diào)動存算資源，摩爾線程自主研發(fā)的加速引擎——張量計算引擎（TCE）和張量訪存引擎（TME）。前者將大大小小各種不同的復(fù)雜結(jié)構(gòu)高效組合起來，同時具備高精度累加器，能夠降低小數(shù)累入損失。后者用以充分發(fā)揮存儲的效率，支持Img2Col、矩陣轉(zhuǎn)置，能夠加速前、后處理。

即便是國際GPU頭部企業(yè)，也仍然存在通信任務(wù)占用計算資源的問題。而將原本可用于計算的處理器用于通信，會損失運算效率。為解決這一問題，摩爾線程開發(fā)了ACE（異步通信引擎），能夠?qū)崿F(xiàn)異步DMA搬移，同時不占用計算核的資源和訪存帶寬，減少了15%的計算資源損耗；內(nèi)嵌同步機制，能夠提高跨引擎協(xié)同性能；采用多種訪存地址計算模式，提高搬移效率。

不僅如此，在計算層面，摩爾線程的AI加速系統(tǒng)全面支持INT8/FP8/FP16/BF16/TF32等多種混合精度計算。作為國內(nèi)首批實現(xiàn)FP8算力量產(chǎn)的GPU廠商，其FP8技術(shù)通過快速格式轉(zhuǎn)換、動態(tài)范圍智能適配和高精度累加器等創(chuàng)新設(shè)計，在保證計算精度的同時，將Transformer計算性能提升約30%。

何以實現(xiàn)高效節(jié)點、集群算力？

軟件生態(tài)被視為芯片企業(yè)的“護城河”。摩爾線程著力建設(shè)的MUSA軟件棧正成為其全功能GPU性能發(fā)揮的有力支撐。

基于推理場景對Kernel延時敏感的現(xiàn)狀，MUSA的驅(qū)動和運行時庫，能夠幫助用戶實現(xiàn)Kernel launch開銷縮減：通過軟硬協(xié)同，核函數(shù)啟動延遲降低至業(yè)界平均水平的50%；近千次的計算和通信任務(wù)下發(fā)開銷，由近千次優(yōu)化為單次，GPU等待時間大大縮減；借助引擎間依賴解析技術(shù)，任務(wù)流之間的依賴解析延時可大幅降低至1.5μs，優(yōu)于業(yè)界頭部算力卡。

MUSA算子庫提升了芯片計算效率

算子庫的效率直接關(guān)乎分布式集群的訓(xùn)練效率。

當(dāng)前，MUSA能夠提供三大算子庫：極致性能muDNN、易用的MUTLASS、MUSA AI Tensor Engine開源推理算子庫。

其中，muDNN是一款極致性能的開箱即用標(biāo)準(zhǔn)算子庫，完整覆蓋常見的前向和反向算子。能夠支持完整的XMMA，支持Tensor Core全精度及所有量化模式，以及常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子操作。當(dāng)前，業(yè)內(nèi)算子矩陣乘法的效率大部分可以做到90%以上，摩爾線程muDNN矩陣乘法算子效率可達到98%。國際一流廠商Flash Attention算子效率約為75%，而muDNN的Flash Attention能夠達到95%。

MUTLASS高性能的線性代數(shù)模板庫，可極大降低在MUSA環(huán)境中自定義算子的開發(fā)工作量，相當(dāng)于提供了一個可供二次開發(fā)的模板。當(dāng)前MUTLASS已在Github上開源，支持平湖架構(gòu)所有特性，同時提供高性能矩陣乘法、卷積算子實現(xiàn)，在Kernel中調(diào)用模板庫就可以進行二次開發(fā)。

此外，摩爾線程即將發(fā)布的面向大語言模型的開源推理算子庫MUSA AI Tensor Engine，能夠幫助開發(fā)者快速搭建自定義推理引擎。該算子庫提供用戶友好的Python API，進一步降低開發(fā)者使用門檻，只要會Python就可以調(diào)用。

大模型訓(xùn)練動輒需要調(diào)動幾千張甚至幾萬張算力卡資源。要實現(xiàn)模型的高效訓(xùn)練，不僅單卡性能要高，還需要有強大的集群管理和調(diào)度能力。

摩爾線程在WAIC 2025現(xiàn)場展示KUAE夸娥智算集群

摩爾線程自研的夸娥（KUAE）計算集群，集成了計算集群、軟件平臺、管理系統(tǒng)、優(yōu)化系統(tǒng)以及維護和服務(wù)等一系列流程。整合數(shù)據(jù)、模型、張量、流水線和專家并行技術(shù)，全面支持Transformer等主流架構(gòu)；支持端到端的模型訓(xùn)練，能夠?qū)崿F(xiàn)對混合專家模型、自動駕駛模型、視頻生成模型、具身智能模型等多種類模型的全面支持。

在構(gòu)建高效集群的基礎(chǔ)上，穩(wěn)定可靠的運行環(huán)境是“AI工廠”持續(xù)產(chǎn)出的保障。在萬卡級AI集群中，硬件故障導(dǎo)致的訓(xùn)練中斷會嚴(yán)重浪費算力，甚至?xí)?dǎo)致訓(xùn)練團隊幾個月的努力付諸東流。

為此，摩爾線程推出零中斷容錯技術(shù)，故障發(fā)生時僅隔離受影響節(jié)點組，其余節(jié)點繼續(xù)訓(xùn)練，備機無縫接入，全程無中斷。這一方案使KUAE集群有效訓(xùn)練時間占比超99%，大幅降低恢復(fù)開銷。同時，KUAE集群通過多維度訓(xùn)練洞察體系實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測與智能診斷，將異常處理效率提升50%；結(jié)合集群巡檢與起飛檢查，訓(xùn)練成功率提高10%，為大規(guī)模AI訓(xùn)練提供穩(wěn)定了保障。