21世纪经济报道记者/彭新

　　在登陆科创板近半月之际，12月20日，摩尔线程（688795.SH）于北京举办首届MUSA开发者大会。

　　会上，摩尔线程展示了其基于MUSA统一架构为核心的全栈技术成果，并发布下一代全功能GPU架构“花港”。

　　基于该架构，摩尔线程推出面向AI训推一体的“华山”芯片及高性能图形渲染的“庐山”芯片，并展示了“夸娥”万卡智算集群技术成果与搭载“长江”SoC芯片的端侧AI产品。

　　MUSA（Meta-computing Unified System Architecture）为摩尔线程自主研发的“元计算”统一计算架构，覆盖从芯片架构、指令集、编程模型到软件运行库及驱动程序框架等的全栈技术体系。其中，新一代GPU架构“花港”最受关注。

　　“大家知道，目前的芯片代工工艺发展确实面临一些客观的、缓慢的挑战。但我们要不要停下来等？不能。‘花港’的意义在于，我们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’。”摩尔线程创始人兼CEO张建中称。

　　“花港”架构设计中采用了新的指令集，据张建中介绍，在相同的工艺条件下，新架构的算力密度提升了50%，效能提升了10倍。该架构支持从FP4到FP64的全精度计算，并集成了新一代异步编程模型，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。

（图片来源：摩尔线程）

　　基于“花港”架构，摩尔线程推出多款芯片。

　　“华山”芯片主要面向AI训推一体与超大规模智能计算，可为智算集群提供算力支撑，张建中称该芯片的浮点算力、访存带宽、高速互联带宽三个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，而在访存容量指标上优于上述两个架构。

　　同步发布的“庐山”芯片则侧重于高性能图形渲染，其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。

　　基础设施层面，摩尔线程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。在工程化能力上，该集群在万卡规模下对Dense大模型的训练算力利用率（MFU）为60%，对MoE大模型的算力利用率为40%，有效训练时间占比超过90%，训练线性扩展效率为95%。

　　在推理性能实测中，摩尔线程与硅基流动合作，在DeepSeek R1 671B全量模型上进行优化，MTT S5000单卡的Prefill吞吐超过4000 tokens/s，Decode吞吐超过1000 tokens/s。

（图片来源：摩尔线程）

　　在大模型对算力稳定性要求提升的背景下，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，需观察后续芯片量产进度与集群效能表现。

　　过去四年，摩尔线程保持了每年迭代一个芯片架构的节奏，张建中回顾总结称，2022年推出的“苏堤”架构S10，解决了信创市场PC GPU国产化问题。2023年的“春晓”架构带来了量产游戏显卡S80和云端渲染芯片S3000。此后在2024年，“曲院”架构的S4000开启了AI训推一体时代，实现了千卡集群的组建。今年基于“平湖”架构的S5000已成功建成万卡智算集群。

　　在软件与生态建设方面，摩尔线程升级了其MUSA统一计算架构至5.0版本。该版本在核心计算库muDNN上实现了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。此外，大会还披露了兼容跨代GPU指令架构的中间语言MTX、量子计算融合框架MUSA-Q以及计算光刻库muLitho等前瞻技术。

　　针对个人市场，摩尔线程发布了MTT AIBOOK笔记本电脑，该产品搭载自研“长江”SoC（系统级）芯片，端侧AI算力为50 TOPS。同时，公司预告了?/span>