上市15天，摩爾線程劍指英偉達腹地

出品 | 虎嗅科技組

作者 | 丸都山

編輯 | 苗正卿

頭圖 | 摩爾線程

在資本市場的熱度趨于平靜之時，摩爾線程又在產業端將人們的視線拉回。

12月20日，摩爾線程舉行了首屆“MUSA開發者大會”，發布全新一代全功能GPU架構“花港”，以及基于“花港”架構打造的AI訓推一體芯片“華山”，以及專用于高性能圖形渲染的芯片“廬山”。

此外，摩爾線程創始人張建中在現場還公布了“夸娥萬卡智算集群”，以及未來即將發布的MTT C256超節點結構規劃。

如果說上述內容還屬于“可預測的”技術迭代內，那么諸如中間語言MTX，以及光刻計算庫、量子計算融合框架等技術，就真的完全在人意料之外了。

當然，也可以說這些技術并非摩爾線程首次提出的，畢竟后面這幾項或多或少都在GTC大會上出現過，但從國產GPU公司體量來看，敢于全方位地去搭建生態，這本身就是件值得肯定的事。

對于正處于“情感估值”與“理性審視”交織中的摩爾線程來說，這場開發者大會也是在向外界傳達一個明確的信號，即無論行業作何評價，摩爾線程都會堅持以MUSA為核心，去打造類似英偉達CUDA的生態護城河。

與英偉達中門對狙？

先來說說本次開發者大會上，讓筆者最為震驚的一項技術：中間語言MTX。

它屬于MUSA 5.0軟件棧的一部分，對于MUSA統一架構，關注過摩爾線程的人或多或少都了解過，這是摩爾線程自主研發的覆蓋從芯片架構、指令集編程模型到軟件運行庫及驅動程序框架的全棧技術體系。

在此前幾次版本迭代中，MUSA主要集中在編程生態的擴充，比容兼容更多編程語言，或是豐富算子庫上，而今天提到的“中間語言MTX”屬首次出現。

簡單解釋下中間語言MTX是什么。它的核心作用是兼容不同代際GPU的指令架構，讓開發者無需為每一代新GPU重新適配代碼，大幅降低開發者適配成本，同時為上層軟件生態提供穩定的底層支撐。

用個更直觀的例子來說明下：在英偉達CUDA生態下，其核心底層組件之一，就是這個中間語言技術，英偉達將其命名為“PTX”，依托PTX中間語言，開發者在2018年為Turing架構芯片編譯的代碼，至今仍可通過驅動即時編譯在2025年的Blackwell芯片上運行。

那么做這個“中間語言”難嗎？應該說非常難，而且耗時耗力，同樣以英偉達的PTX為例，在2007年隨CUDA 1.0發布后，大部分版本都需要新增對應硬件的專屬指令（如Tensor Core相關指令），同時保持對舊版本的兼容，最終形成“高級語言→PTX→硬件二進制指令”的成熟編譯鏈路。

對于開發者來說，因為中間語言PTX的存在，更加沒理由拒絕CUDA，因為在英偉達之前，就沒有芯片廠商考慮過“向前兼容”的問題。

不過，對于國內GPU廠商而言，開發一個中間語言的難度肯定要遠大于英偉達，因此在今天之前，筆者從不認為真會有國內廠商去做這件事。

而按照張建中在今天開發者大會上的表態，在明年上半年，摩爾線程自研的MTX就將向開發者開放。

相較于英偉達的18年磨一劍，可以預見的是，摩爾線程的MTX在適用性上一定不如前者，不過敢于邁出這一步，還是足夠令人刮目相看。

畢竟，在GPU行業中，有著英偉達這座大山，“不做生態”已經成為了某種程度上的政治正確。

新架構，提升顯著

從2022年基于MUSA統一架構的“蘇堤”問世算起，摩爾線程先后推出了四代GPU架構，而本次發布的“花港”架構基本上可以看作是升級幅度最大的一代。

首先是計算性能的顯著提升。基于新一代指令集，“花港”架構較前代“平湖”的算力密度提升50%，同時能效大幅優化，且支持從FP4到FP64的全精度端到端的全精度端到端計算。

其次是異步編程與超大規模互聯的支持。新一代異步編程模型，能夠更好地優化任務調度與并行極致，而通過自研的MTLink高速互聯技術，將支持十萬卡以上規模的智算集群擴展。

值得一提的是，在開發者大會現場，張建中還明確表示，新一代“花港”架構將內置AI生成式渲染結構，并且完整支持DirectX 12 Ultimate。

據此基本可以判斷出，摩爾線程的消費級顯卡接下來一定會得到迭代，而且極大概率是一款基于“花港”架構打造的產品。在“消費級顯卡”這個小眾且最艱難的賽道上，摩爾線程依然沒有放棄。

基于“花港”架構，摩爾線程在今天發布了兩款芯片：“廬山”與“華山”。

先說說定位于“AI訓推一體”芯片的“廬山”。除了上文提到的新一代異步編程與全精度張量計算單元外，這枚芯片還有個特殊之處是能夠適配多種“類以太協議”，同時又適配多種Scale-Up switch。

這意味著“廬山”芯片不僅能在MTlink下使用，也可以兼容國內其他廠商的協議，而據張建中在現場的介紹，“廬山”最高支持在1024片超節點的擴展。

應該說，盡管摩爾線程執著于打造自研生態，但并沒有把路走窄。

另外一枚用于高性能圖形渲染的芯片“廬山”，其圖像性能對比MMT S80，在集成了AI生成式渲染后，AI計算性能提升64倍，UtiTE統一渲染架構讓幾何處理性能提升16倍，全新的硬件光追引擎，讓光線追蹤性能提升50倍。

除了芯片外，本次MUSA開發者大會還正式發布了“夸娥萬卡智算集群”。該集群具備全精度、全功能通用計算能力，在萬卡規模下實現高效穩定的AI訓練與推理。

繼續拓展生態邊界

今年，國內GPU行業的敘事逐漸從“能用”轉移到“好用”，尤其在H200解禁對華出口后，國內從業者更加感受到了緊迫。

在芯片“好用”這個問題上，摩爾線程答案仍聚焦于“生態”二字，不僅要實現生態自立，也在主動探索生態邊界。

比如在今天的開發者大會上，摩爾線程推出的“長江”SoC。這款芯片主要面向端側，通過CPU+GPU+NPU的組合，最高可提供50 TOPS的異構AI算力。

據張建中介紹，摩爾線程將推出基于“長江”SoC、AI芯片模組MTT E300和夸娥智算集群打造的MT Robot具身智能解決方案。

通過這個組合能夠看出，該款方案最大的特點是能夠協調“端—邊—云”算力。據悉，MT Robot已經用在了農業場景中。

另外值得一提的是，摩爾線程還基于這款SoC打造了一款名為“MTT AIBOOK”的AI算力本，未來還將推出一款迷你型計算設備MTT AI Cube。

而在具身智能方面，除了MT Robot外，摩爾線程還發布了MT Lambda具身智能仿真訓練平臺。

該平臺在定位上有些類似于英偉達的Issac Sim，但又不完全一樣。MT Lambda核心聚焦于“全棧融合”，旨在將物理引擎、渲染引擎與AI引擎深度整合，打破了傳統具身智能研發中“開發、仿真、訓練”各環節割裂的痛點，以提升研發效率。

此外，MT Lambda也可以直接部署到MT Robot上，以形成軟硬件的高效協同。

從摩爾線程在具身智能賽道上的生態拓展可以看出，在目前任何一個與“計算”有關的行業中，摩爾線程都試圖通過“全棧軟硬件架構+全場景產品”的布局占據身位，每一步都在拓展生態的邊界，同時每一步都面臨著實打實的挑戰。

某種意義上，這也是在走一遍英偉達來時的路，面對后者近20年沉淀出的生態霸權，摩爾線程能否搭建起另一條國產生態護城河，答案終究需要時間來檢驗。

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