電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文 / 吳子鵬）第十三屆半導體設備與核心部件及材料展（CSEAC 2025）的主題是 “做強中國芯，擁抱芯世界”。在展會開幕式暨 2025 集成電路（無錫）創(chuàng)新發(fā)展論壇上，摩爾線程創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官張建中（James 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 AI 工廠與先進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，針對不同制程研發(fā)了氧化 / 薄膜沉積、化學機械平坦化等專屬技術，可生產(chǎn)先進芯片，為 AI 工廠提供硬件基礎；而 AI 工廠作為生產(chǎn)先進模型的 “超級工廠”，針對千億、萬億、十萬億等不同參數(shù)規(guī)模的模型，配備了 GPU 芯片、基礎軟件、網(wǎng)絡拓撲等不同層級的技術支持，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” 這一鏈路決定。針對該鏈路，摩爾線程提出五大核心技術布局，全方位提升 AI 工廠生產(chǎn)效率，為國產(chǎn)智能生產(chǎn)注入強大動力，也為人工智能與芯片產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展樹立了典范。
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在技術架構層面，摩爾線程高效 AI 工廠由全功能 GPU、MUSA 架構、MUSA 軟件棧、KUAE 集群及零中斷方案等關鍵部分構成。具體來看：?
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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，可用于構建 AI 計算加速引擎、物理仿真與科學計算引擎、現(xiàn)代圖形渲染引擎及智能多媒體引擎。這種 “多元算力 + 多樣計算” 的組合，能更好地適配豐富應用場景，包括視頻分析、語音識別、自動駕駛、元宇宙、數(shù)字辦公、大模型開發(fā)、視頻直播、云端渲染、科學研究等。
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同時，這些全功能 GPU 可覆蓋 AI 應用所需的各類計算精度，滿足 AI 工廠多樣化計算場景需求：例如，F(xiàn)P8 廣泛應用于混合精度訓練、大語言模型推理；FP64 適用于天氣預報、氣候仿真等高性能科學計算場景；FP32/TF32 可支撐游戲、云電腦、高精度推理、高精度訓練、仿真及科學計算；BF16/FP16 常用于機器學習、大語言模型訓練；INT8 則在量化推理、計算機視覺（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，元計算統(tǒng)一系統(tǒng)架構）通過計算、通信、存儲三大技術創(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，MUSA 提供統(tǒng)一的 MUSA 編程接口，核心是構建 “統(tǒng)一的編程模型、軟件運行庫、驅動程序框架、指令集架構與芯片架構”，支持從云端到邊緣的多類計算場景。其最終目標是打造開放、兼容且高性能的國產(chǎn) GPU 生態(tài)系統(tǒng)，覆蓋人工智能、圖形渲染、多媒體處理、科學計算等領域。借助 MUSA 架構，AI 工廠可實現(xiàn)硬件資源池化，讓計算、內存、通信等資源實現(xiàn)全局共享，同時支持多前端引擎異步運行與高速跨引擎同步。
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第三，摩爾線程 MUSA 軟件棧構建了從底層 GPU 驅動到上層 AI、科學計算、多媒體等各類應用工具的完整生態(tài)，為不同場景的開發(fā)與應用提供全面支持。通過驅動優(yōu)化、算子庫生態(tài)建設、通信技術升級、工具鏈完善等核心模塊，MUSA 軟件棧助力開發(fā)者充分釋放國產(chǎn) GPU 的性能潛能，推動 AI 基礎設施的國產(chǎn)化落地進程。
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張建中指出，依托 MUSA 統(tǒng)一系統(tǒng)架構及軟件棧，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，通過超大規(guī)模集群算力支撐通用大模型的訓練與推理，提供豐富云資源，服務于云端大模型訓練、云端大模型微調推理、云端原生大模型 AI 應用、云桌面、元宇宙、云游戲等創(chuàng)新場景；在端側，打造本地算力底座，支持端側部署個性化 AI 智能體及大模型工具 —— 以 AI BOOK 算力本為例，其搭載多元異構算力處理器，具備旗艦性能與頂級配置，可運行原生 AI 系統(tǒng)并預裝 AI 編程環(huán)境，助力實現(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：一是支持 5D 并行訓練，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，全面兼容 Transformer 等主流架構，顯著提升大規(guī)模集群訓練效率；二是覆蓋大模型全生命周期，支持預訓練、微調和推理全流程，可適配所有主流開源大模型（包括 LLaMA、GLM、Aquila、Baichuan、GPT、Bloom、玉言等）的訓練與微調；三是應用場景廣泛，可支撐 AIGC、數(shù)字孿生、物理仿真、元宇宙等多模態(tài)應用落地。
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第五，摩爾線程創(chuàng)新推出零中斷容錯方案，最大化提升訓練可靠性與效率。該方案突破傳統(tǒng)容錯回退機制的局限，徹底消除中斷時間與算力浪費，有效訓練時間占比（ETTR）超過 99%。具體來看，其通過多維度訓練洞察提升集群可靠性，使慢節(jié)點、系統(tǒng)掛起（Hang）等異常的處理效率提升 50%；同時借助集群自檢與調度優(yōu)化增強集群穩(wěn)定性，讓訓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布局，精準切入 AI 工廠從單芯片算力到集群穩(wěn)定性的全鏈條效率痛點，最終形成 “硬件筑基、軟件賦能、集群提效、容錯護航” 的一體化解決方案。