国产GPU跑满血DeepSeek，已经可以100 tokens/s了！

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文章摘要

国产GPU厂商摩尔线程在算力性能上取得重大突破，其产品运行满血DeepSeek模型的速度达到100 tokens/s，远超国外GPU的50 tokens/s和国内同类产品的15 tokens/s。这一成就源于该公司构建的”AI超级工厂“体系，该体系通过系统性技术革新实现了算力效能的飞跃式提升。

AI超级工厂并非物理意义上的晶圆厂，而是一个类比概念，其核心在于五大技术要素的协同进化：全功能GPU芯片、MUSA统一系统架构、全栈系统软件、KUAE计算集群和零中断容错技术。这种端到端的系统性创新，使得摩尔线程能够实现单芯片有效算力、节点效率和集群稳定性的全面提升。

全功能GPU作为基础计算单元，集成了四大核心引擎：AI计算加速引擎、3D图形渲染引擎、物理仿真与科学计算引擎以及超高清视频编解码引擎。这种”功能完备”的设计理念确保了芯片能够适应多样化的AI任务需求。同时，该GPU支持从FP32到INT4的全计算精度，特别是具备国内少有的FP8训练能力，为混合精度训练提供了关键支持。

MUSA统一系统架构采用创新的多引擎、可伸缩设计，实现了硬件资源的全局共享和智能调度。其独创的Transformer引擎使FP8训练性能提升30%，ACE异步通信引擎减少15%计算资源损耗，MTLink2.0互联协议提供高出行业60%的带宽。这些技术创新共同构成了摩尔线程的技术护城河。

软件层面，摩尔线程构建了覆盖底层驱动到应用框架的全栈系统，包括深度优化的驱动、核心算子库、通信库和开发者工具链。通过MUSIFY等工具实现了对主流AI框架的无缝兼容，使DeepSeek R1推理速度提升1.5倍。

KUAE计算集群采用软硬一体化设计，支持5D并行训练策略和端到端训练优化。自主研发的Simumax工具能够自动搜索最优并行策略，而创新的CheckPoint加速方案将百GB级备份恢复时间压缩至1秒。零中断容错技术则确保集群有效训练时间占比超过99%，大幅提升了训练稳定性。

这种系统性创新的背后，是摩尔线程对AI算力发展趋势的前瞻性判断。从感知AI到生成式AI，再到未来的Agentic AI和空间智能，算力需求呈现几何级数增长。面对这一趋势，单纯追求单点性能突破已不足够，必须构建能够支持持续迭代的算力基础设施。

摩尔线程的AI超级工厂正是对这一挑战的回应。其价值不仅体现在当前性能指标的领先，更在于为大规模AI模型训练提供了一种确定性高、成功率高的生产方式。这种从底层硬件到上层应用的端到端创新路径，展现了国产GPU厂商在算力革命中的独特思考和技术实力。