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国产算力迈入万卡时代:中科曙光与摩尔线程发布新一代GPU架构

国产算力迈入万卡时代:中科曙光与摩尔线程发布新一代GPU架构

热心网友 时间:2025-12-20
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经济观察报记者 郑晨烨12月20日,北京中关村国际创新中心,摩尔线程(688795 SH)举办了首届MUSA开发者大会,在现场,这家刚登陆A股市场的国产GPU公司,发布了其最新的全功能GPU架构“花


经济观察报记者 郑晨烨

12月20日,北京中关村国际创新中心,摩尔线程(688795.SH)举办了首届MUSA开发者大会,在现场,这家刚登陆A股市场的国产GPU公司,发布了其最新的全功能GPU架构“花港”,以及基于该架构的芯片路线图。

就在这场开发者大会举办的两天前,12月18日,另一家老牌国产算力系统厂商中科曙光(603019.SH),对外发布了名为“scaleX”的万卡超集群系统。

在2025年即将结束时,国产算力产业链拿出了两份有实质性突破的新成果,同时也不难看出,国产算力的竞争焦点,已经从单纯比拼单张显卡的参数,转移到了如何构建一个能稳定运行的万卡级系统上。

对于正在训练万亿参数大模型的下游客户来说,单张芯片的性能早已不是唯一的考量标准。

当模型参数量突破万亿,单一芯片的物理性能触及瓶颈,算力的提升只能依靠规模堆叠。行业面临的核心问题,变成了如何让一万张计算卡像一张卡一样协同工作。

在12月20日的发布会上,摩尔线程试图从底层的芯片架构层面解决这个问题。

根据现场信息,其最新的“花港”架构,最核心的变化在于计算密度的提升与对低精度的支持,摩尔线程最新数据显示,相较于上一代产品,新架构的算力密度提升了50%,效能提升了10倍。

此外,“花港”架构还支持从FP4到FP64的全精度计算,并新增了对MTFP6、MTFP4及混合低精度的支持。

基于这一新架构,摩尔线程公布了两款未来芯片的规划,“华山”与“庐山”。

“华山”定位为AI训推一体芯片,专攻大规模智算,旨在为万卡级智算集群提供算力支撑。“庐山”则专注于高性能图形渲染,最新数据显示,“庐山”的AI计算性能较前代提升64倍,光线追踪性能提升50%。

从对下一代产品的规划上看,摩尔线程依然继续坚持走“全功能GPU”的技术路线,即同时覆盖图形渲染与人工智能计算两个市场。

就在摩尔线程发布新架构的前两天,中科曙光也发布了scaleX万卡超集群系统,这是国产万卡级算力集群首次以真机形式公开亮相。

与芯片厂商侧重于微观架构的视角不同,中科曙光解决的是算力堆叠后的物理与工程难题。

构建一个万卡集群,最大的挑战不仅在于软件,还需要解决散热、供电与物理空间限制等多重挑战。

当上万张高功率的算力芯片集中在一个数据中心时,产生的热量和消耗的电力是惊人的。

中科曙光12月18日发布的scaleX万卡集群系统,由16个scaleX640超节点通过scaleFabric高速网络互连而成,总计可部署10240块AI加速卡。

为了解决高密度带来的散热问题,该系统采用了浸没相变液冷技术。

最新数据显示,scaleX万卡集群系统单机柜算力密度相比业界提升了20倍,PUE(能源使用效率)值降至1.04。

这意味着,在同等的物理空间和电力供给下,液冷技术能够容纳更多的算力密度。对于寸土寸金的数据中心而言,这直接关系到运营成本和算力部署的上限。

在解决了“热”和“电”的问题后,横亘在万卡集群面前的另一道墙,是“网”。

在分布式计算中,当GPU数量增加到一定规模时,节点间的通信延迟会成为拖累整体性能的短板,如果网络带宽不够,计算卡计算得再快,也得停下来等待数据传输,这就是业内常说的“通信墙”。

两家公司也都拿出了针对这一问题的解决方案。

摩尔线程在“花港”架构中集成了新一代异步编程模型,并通过自研的MTLink互联技术,宣称支持十万卡以上规模的智算集群扩展;而中科曙光则发布了scaleFabric网络,基于国内首款400G类InfiniBand的原生RDMA网卡与交换芯片,实现了400Gb/s的带宽与低于1微秒的端侧通信延迟。

除了训练端的竞赛,大模型应用落地带来的推理需求,也成为两大厂商关注的另一个重点。

随着DeepSeek等国产大模型的参数量达到671B(6710亿)级别,如何在国产硬件上跑通这些“庞然大物”,成为检验硬件厂商成色的试金石。

摩尔线程在现场展示了其与硅基流动合作的测试数据:在DeepSeek R1 671B全量模型上,其MTT S5000单卡Prefill(预填充)吞吐量突破4000 tokens/s,Decode(解码)吞吐量突破1000 tokens/s。

简单来说,国产GPU在应对千亿参数大模型的复杂推理任务时,已经具备了跑通全流程的吞吐能力。

硬件的堆叠终究只是基础,算力的释放最终依赖于软件生态的成熟度。

摩尔线程在大会上宣布其MUSA统一架构升级至5.0版本,并披露了核心计算库muDNN在GEMM(通用矩阵乘法)与FlashAttention(闪电注意力机制)上的效率超过98%。

在硬件规格逼近国际主流水平后,国产厂商的研发重心正在向软件栈的优化转移,试图修补长期以来在CUDA生态面前的短板。

与此同时,中科曙光方面也强调了其系统的兼容性。

scaleX万卡超集群支持多品牌加速卡,并已完成400余个主流大模型的适配优化,这种开放架构的策略,亦反映了系统厂商在多芯片共存时代的生存逻辑,不绑定单一芯片,而是提供一个能够兼容不同国产算力的底座。

(作者 郑晨烨)

免责声明:本文观点仅代表作者本人,供参考、交流,不构成任何建议。


郑晨烨

深圳采访部记者 关注新能源、半导体、智能汽车等新产业领域,有线索欢迎联系:zhengchenye@eeo.com.cn,微信:zcy096x。

来源:https://www.163.com/dy/article/KH7SGKQ005199DKK.html

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