摩尔线程：五年“长考”，筑起全功能算力的硬核长城

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文章摘要

在半导体行业，构建芯片硬件仅是第一步，让开发者愿意在其上编写代码往往需要更长时间。英伟达CUDA的成功印证了软件栈与开发者生态的重要性。对于国产GPU而言，单纯比拼算力参数已不足以保证竞争力，关键在于建立软硬深度融合的架构，并实现全球开发者的无缝迁移。摩尔线程在2025 MUSA开发者大会上展示了其生态建设的成果，MUSA架构不仅是软件包，更是覆盖芯片设计到软件生态的全栈技术体系，为开发者提供了统一的开发平台。

全功能GPU是算力范式演进的核心。从图形加速到AI计算，GPU始终处于计算革命的前沿。摩尔线程的“全功能GPU”不仅支持图形渲染和AI训练，还能协同处理物理仿真、视频编解码等多样化任务，具备高度通用性。这种架构的优势在于“图算结合”，能够满足多模态世界的计算需求，无论技术如何迭代，GPU的灵活性始终是创新的温床。

摩尔线程在过去五年中持续迭代架构，从“苏堤”到“花港”，每一代架构都显著提升了算力密度和能效。“花港”架构基于新一代指令集，算力密度提升50%，计算能效实现10倍提升，并支持十万卡规模的智算集群。此外，该架构还集成了AI生成式渲染技术，优化了图形处理效率。摩尔线程的专利数量在国内GPU企业中领先，体现了其技术自研的深度和广度。

基于“花港”架构，摩尔线程研发了两款GPU芯片：“华山”专注于AI训练与推理，支持超十万卡规模的集群，并集成了大语言模型加速引擎；而“庐山”则专注于图形渲染，性能较前代提升显著。两款芯片分别针对AI和图形计算的高需求场景，展现了摩尔线程在技术上的全面布局。

为应对超大规模算力需求，摩尔线程推出了“夸娥”十万卡集群技术，解决了连接、稳定性和能耗三大难题。通过MTLink 4.0、ACE 2.0和RAS 2.0等技术，集群的通信效率和容错能力得到显著提升。同时，MUSA 5.0软件栈的升级进一步优化了开发体验，兼容国内外生态，为全场景应用提供了统一的技术底座。

在具身智能领域，摩尔线程发布了仿真训练平台MT Lambda和AI SoC芯片“长江”，构建了从云端到边缘的完整解决方案。这一布局不仅扩展了其技术边界，也为物理AI的落地提供了坚实基础。开发者生态是国产GPU成功的关键，摩尔线程通过降低迁移成本、优化工具链和加强社区建设，逐步推动生态从“能用”到“愿意用”的转变。

在这场关于算力的长跑中，摩尔线程以全功能GPU为核心，构建了从硬件到软件的全栈能力。其技术布局不仅覆盖了当前的计算需求，也为未来的创新奠定了扎实基础。开发者生态的持续壮大，将成为国产GPU迈向全球竞争的重要支撑。