摩尔线程发布“花港”架构，力推国产万卡智算生态

摩尔线程发布“花港”架构，力推国产万卡智算生态

在近日登陆科创板的摩尔线程（688795.SH）于12月20日在北京举办首届MUSA开发者大会上，正式发布了基于“元计算”统一计算架构的全新一代GPU架构“花港”，并展示了多款芯片产品及相关技术成果,标志着中国国产高端AI芯片进入万卡级智算集群时代。

核心技术与架构创新
“花港”架构是摩尔线程自主研发的MUSA（Meta-computing Unified System Architecture）统一计算架构的重要组成部分，该架构通过全新的指令集设计和异步编程模型，实现了“工艺不够，架构来补”的技术突破，在相同工艺条件下，“花港”架构的算力密度提升了50%，效能提升了10倍，支持从FP4到FP64的全精度计算，集成新一代异步编程模型，并通过自研的MTLink高速互联技术，可支持十万卡以上规模的智算集群扩展,单个节点支持1024卡。

全线产品发布
基于“花港”架构，摩尔线程推出了多款芯片产品：

1. “华山”芯片：面向AI训推一体与超大规模智能计算，浮点算力、访存带宽、高速互联带宽三项指标的能力介于英伟达量产的Blackwell架构和上一代Hopper架构之间，在访存容量指标上则优于上述两个架构。
2. “庐山”芯片：专注于高性能图形渲染，AI计算性能提升64倍，几何处理性能提升16倍，光线追踪性能提升50倍，并增强了纹理填充和显存容量。

公司还发布了“夸娥”万卡智算集群，该集群浮点运算能力达到10 Exa-Flops，在大模型训练方面展现出优异的性能，训练线性扩展效率为95%，对Dense大模型的算力利用率为60%，对MoE大模型的算力利用率为40%。

生态与合作推进
在软件与生态建设方面，摩尔线程升级了MUSA统一计算架构至5.0版本，核心计算库muDNN的GEMM和FlashAttention效率超过98%，通信效率达到97%，编译器性能提升3倍，公司计划逐步开源计算加速库、通信库及系统管理框架等核心组件。

摩尔线程还展示了多项前瞻性技术：

• MTX：兼容跨代GPU指令架构的中间语言，支持多种GPU架构的统一开发。
• MUSA-Q：量子计算融合框架，为量子与经典计算的结合提供技术支持。
• muLitho：计算光刻库，推动高精度芯片设计。

个人市场与图形技术
针对个人市场，摩尔线程发布了搭载“长江”SoC芯片的MTT AIBOOK笔记本电脑，端侧AI算力达到50 TOPS，同时预告了基于同一SoC芯片的迷你型计算设备MTT AICube。

在图形技术领域，摩尔线程目前支持DirectX 12、OpenGL 4.6、Vulkan 1.3等主流API，并已与国产CPU及操作系统完成适配，公司计划实现对DirectX 12 Ultimate的完整支持，并推出了AI生成式渲染技术MTAGR 1.0，打破传统渲染范式,尝试将渲染转向生成。

未来布局与市场潜力
摩尔线程在大会上还提及了科学智能（AI4S）、量子科技、AI for 6G等前沿交叉领域的布局，并宣布建设MUSA生态中心，启动开发者计划，为科研与创新提供算力支持。

当前，国产AI芯片行业受到资本市场大力追捧，摩尔线程成立于2020年10月，核心团队成员包括原英伟达中国区总经理张建中及CTO张钰勃，技术路线选择对标英伟达的通用GPU路径，12月5日，摩尔线程以114.28元/股的价格登陆科创板，截至12月19日收盘，其股价累计涨幅达到481%，市值约为3121.46亿元。

国产GPU能否在实际的大规模商业化场景中实现对国际主流产品有效替代，需要观察后续芯片量产进度与集群效能表现，摩尔线程通过“花港”架构与相关技术，标志性推进了中国在高端AI芯片领域的布局,为国产万卡智算生态的建设注入了强大动力。