金磊 發自 WAIC
量子位 | 公眾號 QbitAI

放眼當下，到底哪個芯片跑滿血DeepSeek是最快的？

答案很意外——不是你以為的英偉達，而是一家國產GPU。

因為現在它的速度，已經直接來到了100 tokens/s！

這個速度相比國外GPU的50 tokens/s和國內的15 tokens/s，已經稱得上是快上了一個數量級。

若是將三者放在一起同時運行，效果會更加一目了然。

當中間的國產GPU以行云流水之勢給出了完整準確答案之際，兩邊的“選手”則是還在深度思考過程中：

那么這個國產GPU到底是誰？

不賣關子，它就是摩爾線程。

但這時肯定有很多小伙伴會問了，從成立到現在不到5年時間，摩爾線程的何以取得如此速度。

在量子位了解完其在“算力之道”的全貌之后發現，答案，遠比“做出一顆更快的芯片”要宏大和深刻。

已經造了個AI超級工廠

沒錯，這是因為摩爾線程在搞算力這件事兒上，已經給自家打造了一個AI超級工廠（AI Foundry）。

提到Foundry這個單詞，很多人第一反應或許就是造芯片時的“晶圓廠”，它的價值取決于于生產芯片的良率、產能和工藝先進性。

但AI超級工廠，它并非指代一個物理上生產芯片的晶圓廠，而是一個類比的概念：

這個AI工廠的進化，就像升級制程一樣，絕不是改改某個單一技術就完事兒了，而是一個系統性、全方位的變革。

它要求整個技術棧“脫胎換骨”：從最底層的芯片架構必須革新、到集群的整體架構得巧妙設計，再到軟件層面——算法怎么調更聰明，資源調度怎么跑更高效，每一個環節都至關重要。

正是這種從根兒上動起來的基礎設施大改造，才能真正釋放AI算力，實現大規模“生產”和“迭代”前沿AI大模型。

需要強調的一點是，要建成這樣一座超級工廠，絕非暴力地將成千上萬張顯卡堆砌在一起這么簡單。

它需要五大核心要素的緊密耦合與協同進化，缺一不可；

這個AI工廠的產能，用一套公式可概括為：

AI工廠生產效率 = 加速計算通用性 × 單芯片有效算力 × 單節點效率 × 集群效率 × 集群穩定性

摩爾線程正是圍繞這五大要素，構建了技術護城河。

全功能GPU：超級工廠的基石

AI超級工廠的基石，指的是一顆具備強大通用性的“全功能GPU”。因為回顧算力的進化史，其實就是一部全功能GPU的發展史。

從最初只能加速3D圖形的“顯卡”（VGA Card），到開放編程接口、允許開發者創造無限可能的“現代圖形處理器”，再到被廣泛應用于超算、深度學習、區塊鏈等領域的通用計算平臺，GPU的每一次飛躍，都源于其通用性的拓展。

單一功能的加速器，如早期的3D加速卡或今天的某些專用AI芯片（ASIC），雖然在特定任務上效率極高，但其靈活性差、編程困難，無法適應AI模型日新月異、應用場景層出不窮的發展趨勢。

一個AI模型可能既需要處理語言，也需要理解圖像，甚至要進行物理世界的模擬。如果工廠的“機床”只能處理一種任務，那么它很快就會被淘汰。

因此，摩爾線程從創立之初就堅持打造真正的全功能GPU，既要“功能完備”，也要“精度完整”。

首先是“功能完備”，即芯片內部集成了四大核心引擎：

1. AI計算加速引擎：不僅能做推理，更能做訓練，實現訓推一體。
2. 先進的3D圖形渲染引擎：支持DX12等現代圖形API，滿足游戲、AIGC、數字孿生等視覺計算需求。
3. 物理仿真與科學計算引擎：這是常被忽視卻至關重要的一環。未來的Agentic AI、空間智能都需要與物理世界交互，強大的科學計算能力是連接數字世界與物理世界的橋梁。
4. 超高清視頻編解碼引擎：AI的計算結果最終需要通過視覺和聽覺呈現給人類，高清、低延遲的流媒體處理能力是人機交互體驗的保證。

其次，“全計算精度”覆蓋。從FP32、FP16到業界前沿的FP8，乃至更低精度的INT8/INT4，完整的精度支持讓開發者可以根據不同任務的需求，在性能和精度之間找到最佳平衡點。

特別是在大模型訓練中，混合精度訓練已是標配，而摩爾線程是國內極少數能夠提供FP8訓練能力的平臺。“全功能”和“全精度”能力，確保了摩爾線程的GPU這座“機床”能夠承接各類AI模型生產訂單。

MUSA統一系統架構：超級工廠的“總設計師”

如果說全功能GPU是工廠的機床，那么MUSA就是整個工廠的“總設計師”。一個卓越的頂層架構，能夠決定一家公司未來十年甚至更長時間的技術路線和發展潛力。

MUSA的核心理念是“一個架構，萬千應用”（One Architecture for Many Applications）。它采用創新的多引擎、可伸縮、可配置的統一系統架構，將GPU內部的計算、通信、內存、調度等功能進行頂層設計和統一管理。

先來看可伸縮，顧名思義，MUSA架構是可以根據不同客戶、不同市場的需求，快速裁剪出優化的芯片配置，大幅降低了新品芯片的開發成本。

其次，資源全局共享，簡單說，就是把所有硬件資源——像計算核心、內存、通信這些——都打通，變成一個大資源池，然后用智能調度靈活分配。

這招兒直接解決了大問題：以前那種單引擎GPU，多個任務一起跑的時候特別容易卡。現在好了，所有資源大家共享，按需取用！

再例如，統一編程接口與指令集，開發者只需學習一套API和編程模型，就能驅動MUSA架構下所有的硬件引擎，極大地降低了開發門檻，提升了開發效率。

除此之外，MUSA架構內部包含了多個摩爾線程自研的核心技術。

例如，專門為FP8設計的“Transformer引擎”，使其FP8的訓練性能相比沒有該引擎的方案能提升30%；獨創的ACE異步通信引擎，可以讓計算和通信并行不悖，解決了傳統架構中通信會占用計算資源的痛點，減少了15%的計算資源損耗，將GPU的算力釋放；自研的MTLink2.0互聯協議，實現了GPU之間高效、低延遲的通信，提供了高出國內行業平均水平60%的帶寬，為大規模集群部署奠定了堅實基礎。

MUSA架構的先進性，確保了摩爾線程的每一顆芯片都不是孤立的算力單元，而是一個高度協同、管理高效的“作戰小組”，有效提升每顆芯片有效算力，為整個AI超級工廠提供了堅實的、可擴展的算力底座。

MUSA全棧系統軟件：超級工廠的“操作系統”與“工具箱”

再好的硬件，若是沒有高效的軟件，同樣也無法發揮其全部潛力。因此，摩爾線程打造了與MUSA硬件架構深度耦合的全棧軟件系統，它在AI超級工廠中扮演著“操作系統”和“開發者工具箱”的角色。

這個軟件棧可以說是覆蓋了從底層驅動到上層應用框架的方方面面：

• 高效驅動：摩爾線程的驅動經過深度優化，核函數啟動時間縮短50%，任務派發延遲極低，可以一次性并發處理上千個任務，領先業界水平。
• 核心算子庫：對標國際大廠的cuDNN，摩爾線程的muDNN在算子層面進行了大量優化，GEMM算子算力利用率達98%，Flash Attention 算子算力利用率突破95%。

• 通信效能躍升：MCCL訓練通信庫實現RDMA網絡97%帶寬利用率；基于異步通信引擎優化計算通信并行，集群性能提升10%。
• 生態兼容與Triton支持：通過MUSIFY等工具，實現了對PyTorch、TensorFlow等主流AI框架的無縫支持。尤其值得一提的是，基于Triton-MUSA編譯器 + MUSA Graph 實現DeepSeek R1推理加速1.5倍，全面兼容Triton等主流框架。
• 完善的開發者套件：提供了一整套涵蓋性能分析（Profiler）、調試、調優、一鍵部署等功能的工具鏈，如同一個“百寶箱”，讓開發者能夠洞察硬件運行的每一個細節，榨干硬件的每一分性能。

這套全棧系統軟件，確保了開發者不僅能“用起來”，更能“用得好”，將MUSA硬件架構的強大能力順暢地傳遞到上層應用，是連接硬件與算法的關鍵樞紐。并且通過MUSA全棧系統軟件的優化，摩爾線程實現了“單節點計算效率”全面提升。

KUAE計算集群：超級工廠的“生產車間”

單卡、單節點的性能再強，也無法完成動輒千億、萬億參數大模型的訓練。AI超級工廠必須以大規模集群的形式存在。為此，摩爾線程構建了夸娥（KUAE）大規模智能計算集群。

夸娥計算集群遠非簡單的服務器堆疊，它是一個軟硬一體化的系統工程，相當于AI大模型的“生產車間”：

• 軟硬一體化設計：從服務器節點、交換機到機柜，再到上層的集群管理軟件、任務調度系統，全部進行了協同設計和優化。
• 創新5D并行訓練：摩爾線程整合數據并行（DP）、流水線并行（PP）、張量并行（TP）等所有主流的并行訓練策略，全面支持Transformer等主流架構，并能根據模型特點自動搜索和推薦最優的并行方案。
• 端到端訓練優化：覆蓋了從數據預處理、模型預訓練、強化學習、微調到驗證評估的全流程，提供一站式服務。
• 性能仿真工具（Simumax）：自主研發的Simumax工具面向超大規模集群自動搜索最優并行策略，精準模擬FP8混合精度訓練與算子融合，為DeepSeek等模型縮短訓練周期提供科學依據。
• 高效Checkpoint：針對大模型穩定性難題，創新CheckPoint加速方案利用RDMA技術，將百GB級備份恢復時間從數分鐘壓縮至1秒，提升GPU有效算力利用率。

通過夸娥計算集群，摩爾線程將單點的GPU性能優勢，成功擴展到了千卡、萬卡乃至更大規模的集群層面，構建起了一個真正具備強大“生產力”的AI超級工廠。并且通過實測，KUAE 2大規模智算集群，在不同架構模型的MFU，已經達到了行業領先水平。

零中斷容錯技術：超級工廠的“安全生產協議”

對于一個需要7x24小時不間斷運行的AI超級工廠來說，穩定性壓倒一切。一次意外的宕機，可能意味著數百萬美元的損失和數周工作的付諸東流。因此，摩爾線程開發了獨有的“零中斷容錯技術”，這是保障工廠穩定運行的“安全生產協議”。

傳統的容錯機制，在硬件（如GPU卡）發生故障時，需要暫停整個訓練任務，人工替換硬件，再從最近的Checkpoint恢復，整個過程耗時耗力。而摩爾線程的零中斷技術則完全不同：

• 零中斷容錯技術：當某個節點變慢或出現故障時，僅隔離受影響節點組，其余節點繼續訓練，備機無縫接入，全程無中斷。這一方案使KUAE集群有效訓練時間占比超99%，大幅降低恢復開銷。
• 多維度訓練洞察：通過多維度的數據監控和AI預測模型，系統能夠提前感知到哪些節點可能會成為“慢節點”，并進行預警或隔離，實現動態監測與智能診斷，異常處理效率提升50%；
• 集群自檢及調度優化：在訓練任務開始前，系統會自動對整個集群進行“體檢”，確保所有軟硬件都處于最佳狀態，如同飛機起飛前的安全檢查，訓練成功率提高10%，為大規模AI訓練提供穩定保障。

總結來看，上述的五大要素，即全功能GPU、MUSA架構、全棧軟件、KUAE集群、零中斷容錯技術，共同構成了摩爾線程的AI超級工廠。

它是一個有機的整體，從芯片設計的最底層到集群管理的最上層，環環相扣，協同進化。正是這個完整的、端到端的體系，才造就了文章開頭的性能表現。

那么接下來的一個問題是：

為什么要造AI超級工廠？

這個問題的答案，或許植根于摩爾線程對計算革命過去、現在與未來的深刻洞察。

十年前，以人臉識別、自動駕駛為代表的“感知AI”大爆發，催生了第一批AI巨頭。而從2022年ChatGPT橫空出世至今，我們正處在“生成式AI”的指數級爆發期。

大模型的“智商”迭代速度令人咋舌，從去年還在人類平均水平的四五十分，到如今頂尖模型已經飆升至七八十分，直逼人類頂尖水準。

模型的迭代速度，也從過去的數月一更，壓縮到如今的數周甚至每周一更。這場競賽的背后，驅動力只有一個——算力。

正如馬斯克能夠憑借其20萬張H100，讓Grok模型在短時間內登頂排行榜，這殘酷地揭示了一個事實：Scaling Law是AI發展的鐵律。

誰擁有更大、更強的算力基礎設施，誰就能更快地迭代模型，搶占技術和市場的制高點。

而展望未來五年，Agentic AI（智能體AI）和空間智能將成為新的爆發點。AI將不再僅僅是聊天的工具，而是成為可以自主完成復雜任務的“數字員工”，并與物理世界深度融合。

這一切，都意味著對算力的需求將再次呈幾何級數增長。在這樣的大背景下，僅僅滿足于當下的計算能力是遠遠不夠的，必須為未來更加龐大的計算需求做好準備。

面對永無止境的算力需求，僅僅追求“快”是片面的。未來的計算，更需要的是全方位的“穩”——穩定、可靠、高效、通用。

這正是建設AI超級工廠的根本原因。

訓練一個萬億參數的大模型，好比建造一座港珠澳大橋，是一項極其復雜的系統工程。它對基礎設施的要求，堪比建造一座芯片晶圓廠。

你不能指望靠“人海戰術”，找十億個兒童去抬起一棟大樓；同樣，你也不能簡單地將一萬張低效的顯卡堆在一起，就期望能訓練出高質量的大模型。

這個過程充滿了挑戰，例如在成本方面，一次大規模訓練動輒耗費數月和數百萬美元，任何中斷或失敗都是巨大的損失。

再如面對復雜的系統，上千個節點、上萬顆芯片如何高效通信、同步？軟件和硬件如何完美適配？又該如何快速定位和解決問題？

還有在實際應用過程中，往往任務又是多樣性的：今天訓練語言模型，明天可能就要處理多模態數據，后天又要進行科學計算……

這些挑戰，都無法通過購買單一的“最快芯片”來解決。它需要一個從底層硬件到上層軟件，再到集群管理和運維服務的端到端解決方案。

這恰恰是摩爾線程“AI超級工廠”的核心價值所在——它提供的不是孤立的算力，而是一種確定性的、高效率的、高成功率的AI模型生產能力。

總而言之，摩爾線程選擇了一條最艱難，但可能也是最正確的道路。他們沒有滿足于在某個單點上追趕或超越，而是立足于未來，從根本上思考如何為這個時代提供最先進的“生產力工具”。

這，就是摩爾線程給出的答案，一個不止于快，更關乎未來的答案。