国产算力迈入“万卡”时代:摩尔线程发布新一代GPU架构,中科曙光发布万卡超集群

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2025月12月20日

(原标题:国产算力迈入“万卡”时代:摩尔线程发布新一代GPU架构,中科曙光发布万卡超集群)

国产算力迈入“万卡”时代:摩尔线程发布新一代GPU架构,中科曙光发布万卡超集群
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经济观察报记者 郑晨烨

国产算力迈入“万卡”时代:摩尔线程发布新一代GPU架构,中科曙光发布万卡超集群
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12月20日,北京中关村国际创新中心,摩尔线程(688795.SH)举办了首届MUSA开发者大会,在现场,这家刚登陆A股市场的国产GPU公司,发布了其最新的全功能GPU架构“花港”,以及基于该架构的芯片路线图。

国产算力迈入“万卡”时代:摩尔线程发布新一代GPU架构,中科曙光发布万卡超集群
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就在这场开发者大会举办的两天前,12月18日,另一家老牌国产算力系统厂商中科曙光(603019.SH),对外发布了名为“scaleX”的万卡超集群系统。

在2025年即将结束时,国产算力产业链拿出了两份有实质性突破的新成果,同时也不难看出,国产算力的竞争焦点,已经从单纯比拼单张显卡的参数,转移到了如何构建一个能稳定运行的万卡级系统上。

对于正在训练万亿参数大模型的下游客户来说,单张芯片的性能早已不是唯一的考量标准。

当模型参数量突破万亿,单一芯片的物理性能触及瓶颈,算力的提升只能依靠规模堆叠。行业面临的核心问题,变成了如何让一万张计算卡像一张卡一样协同工作。

在12月20日的发布会上,摩尔线程试图从底层的芯片架构层面解决这个问题。

根据现场信息,其最新的“花港”架构,最核心的变化在于计算密度的提升与对低精度的支持,摩尔线程官方数据显示,相较于上一代产品,新架构的算力密度提升了50%,效能提升了10倍。

此外,“花港”架构还支持从FP4到FP64的全精度计算,并新增了对MTFP6、MTFP4及混合低精度的支持。

基于这一新架构,摩尔线程公布了两款未来芯片的规划,“华山”与“庐山”。

“华山”定位为AI训推一体芯片,专攻大规模智算,旨在为万卡级智算集群提供算力支撑。“庐山”则专注于高性能图形渲染,官方数据显示,“庐山”的AI计算性能较前代提升64倍,光线追踪性能提升50%。

从对下一代产品的规划上看,摩尔线程依然继续坚持走“全功能GPU”的技术路线,即同时覆盖图形渲染与人工智能计算两个市场。

就在摩尔线程发布新架构的前两天,中科曙光也发布了scaleX万卡超集群系统,这是国产万卡级算力集群首次以真机形式公开亮相。

与芯片厂商侧重于微观架构的视角不同,中科曙光解决的是算力堆叠后的物理与工程难题。

构建一个万卡集群,最大的挑战不仅在于软件,还需要解决散热、供电与物理空间限制等多重挑战。

当上万张高功率的算力芯片集中在一个数据中心时,产生的热量和消耗的电力是惊人的。

中科曙光12月18日发布的scaleX万卡集群系统,由16个scaleX640超节点通过scaleFabric高速网络互连而成,总计可部署10240块AI加速卡。

为了解决高密度带来的散热问题,该系统采用了浸没相变液冷技术。

官方数据显示,scaleX万卡集群系统单机柜算力密度相比业界提升了20倍,PUE(能源使用效率)值降至1.04。

这意味着,在同等的物理空间和电力供给下,液冷技术能够容纳更多的算力密度。对于寸土寸金的数据中心而言,这直接关系到运营成本和算力部署的上限。

在解决了“热”和“电”的问题后,横亘在万卡集群面前的另一道墙,是“网”。

在分布式计算中,当GPU数量增加到一定规模时,节点间的通信延迟会成为拖累整体性能的短板,如果网络带宽不够,计算卡计算得再快,也得停下来等待数据传输,这就是业内常说的“通信墙”。

两家公司也都拿出了针对这一问题的解决方案。

摩尔线程在“花港”架构中集成了新一代异步编程模型,并通过自研的MTLink互联技术,宣称支持十万卡以上规模的智算集群扩展;而中科曙光则发布了scaleFabric网络,基于国内首款400G类InfiniBand的原生RDMA网卡与交换芯片,实现了400Gb/s的带宽与低于1微秒的端侧通信延迟。

除了训练端的竞赛,大模型应用落地带来的推理需求,也成为两大厂商关注的另一个重点。

随着DeepSeek等国产大模型的参数量达到671B(6710亿)级别,如何在国产硬件上跑通这些“庞然大物”,成为检验硬件厂商成色的试金石。

摩尔线程在现场展示了其与硅基流动合作的测试数据:在DeepSeek R1 671B全量模型上,其MTT S5000单卡Prefill(预填充)吞吐量突破4000 tokens/s,Decode(解码)吞吐量突破1000 tokens/s。

简单来说,国产GPU在应对千亿参数大模型的复杂推理任务时,已经具备了跑通全流程的吞吐能力。

硬件的堆叠终究只是基础,算力的释放最终依赖于软件生态的成熟度。

摩尔线程在大会上宣布其MUSA统一架构升级至5.0版本,并披露了核心计算库muDNN在GEMM(通用矩阵乘法)与FlashAttention(闪电注意力机制)上的效率超过98%。

在硬件规格逼近国际主流水平后,国产厂商的研发重心正在向软件栈的优化转移,试图修补长期以来在CUDA生态面前的短板。

与此同时,中科曙光方面也强调了其系统的兼容性。

scaleX万卡超集群支持多品牌加速卡,并已完成400余个主流大模型的适配优化,这种开放架构的策略,亦反映了系统厂商在多芯片共存时代的生存逻辑,不绑定单一芯片,而是提供一个能够兼容不同国产算力的底座。

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2024年游戏行业市场及发展前景预测 腾讯控股:第一季度国际市场游戏总流水同比增长34% 2024年5月14日 来源:中研普华集团、央视财经、中研网 1058 67 根据腾讯控股的最新公告,他们在第一季度的国际市场游戏业务取得了显著的增长。具体来说,国际市场游戏总流水同比增长了34%,这主要得益于Supercell的游戏(特别是《荒野乱斗》)人气回升以及《PUBG MOBILE》的用户和流水增长。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 根据腾讯控股的最新公告,他们在第一季度的国际市场游戏业务取得了显著的增长。具体来说,国际市场游戏总流水同比增长了34%,这主要得益于Supercell的游戏(特别是《荒野乱斗》)人气回升以及《PUBG MOBILE》的用户和流水增长。然而,由于Supercell的游戏收入递延周期较长,国际市场游戏收入同比增长的幅度较为有限,为3%,达到了人民币136亿元。 与此同时,腾讯在本土市场的游戏业务也呈现出了恢复性的增长。本土市场游戏总流水同比增长了3%,但游戏收入却同比下降了2%,至人民币345亿元。这一下降主要是由于收入递延所致。 总的来说,腾讯在第一季度的游戏业务表现出了一定的韧性,尤其是在国际市场方面。他们通过不断提升游戏品质和用户体验,成功吸引了更多的玩家,推动了游戏业务的增长。然而,本土市场游戏收入的下降也提醒他们需要继续优化游戏运营策略,提高游戏收入。 据中研普华产业院研究报告分析 游戏产业链涵盖了从游戏研发、发行到运营、分发等多个环节。首先,在游戏研发环节,涉及市场洞察、游戏选品、游戏创意设计、游戏研发、游戏测试和游戏调优等步骤。研发商根据市场需求和玩家喜好,进行游戏的设计和制作。 其次,游戏发行与运营环节包括游戏上线、游戏买量、用户运营、活动运营、游戏增长策划、游戏出海等过程。发行商负责游戏的推广和宣传,确保游戏在市场上获得足够的曝光和关注度。 再次,游戏分发环节是在不同平台进行推广宣传、数据收集、反馈更新的过程。分发渠道商通过各种渠道,如应用商店、社交媒体等,将游戏推广给玩家,并收集用户反馈,不断优化游戏体验。 最后,游戏行业的参与者主要包括游戏研发商、游戏发行商和分发渠道商。这些参与者在游戏产业链中扮演着不同的角色,共同推动游戏行业的发展。 2024年游戏行业的发展现状呈现出稳健的增长态势。以下是一些关键的发展点: 市场规模与增长:根据伽马数据发布的《2024年1—3月中国游戏产业季度报告》,2024年一季度,中国游戏市场实际销售收入达到726.38亿元,同比增长7.60%。这表明游戏市场仍然保持着强劲的增长势头。 国内外市场表现:中国自主研发的游戏在海外市场实际销售收入持续增长,表明中国游戏产业的国际竞争力不断提升。同时,移动游戏占据了市场的主导地位,市场规模和用户规模均保持稳定增长。 投资回暖:2024年一季度,游戏行业的投资正在逐渐回暖,并购活动也比较活跃。这表明投资者对游戏行业的信心正在恢复,为国内游戏企业提供了更多的融资机会和合作空间。 多元化发展:游戏与动漫、影视等文化产业的融合趋势愈发明显,跨界合作成为游戏企业拓展市场份额、提升品牌影响力的重要手段。此外,游戏出海、小游戏、云游戏等领域也在不断发力,推动着游戏产业的多元化发展。 技术创新:随着5G、云游戏等新技术的普及,游戏市场增长速度不断加快。这些技术创新不仅提升了游戏的画质和流畅度,还带来了更多新的游戏玩法和体验。 政策法规影响:政策环境持续改善,为游戏行业的未来发展提供了更好的环境。例如,国家新闻出版署发布的《关于实施网络游戏精品出版工程的通知》明确提出支持五个方向的游戏,包括传播社会主义核心价值观、传承中华优秀传统文化等。 综上所述,2024年游戏行业的发展现状呈现出市场规模持续扩大、投资回暖、多元化发展、技术创新和政策支持等特点。这些因素共同推动着游戏行业的不断发展和进步。 全球游戏行业市场竞争压力逐渐增大,但中国游戏产业在海外市场依然保持强劲的发展势头。中国自主研发的游戏在海外市场实际销售收入持续增长,表明中国游戏产业的国际竞争力不断提升。此外,移动游戏占据了市场的主导地位,市场规模和用户规模均保持稳定增长。随着游戏版号的稳定发放,移动游戏行业的流量规模也实现了稳步增长。 在国内市场,尽管游戏行业已经进入存量竞争时代,但游戏产业收入依然保持增长。然而,随着超一半的人口成为游戏用户,游戏行业流量红利期已经结束,游戏厂商需要寻求新的增长点和营销模式。同时,中国游戏市场政策环境持续改善,为游戏行业的未来发展提供了更好的环境。 在中国,作为全球最大的游戏市场之一,其...
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国产人形机器人进展飞速 机器人行业市场前景趋势分析 2024年5月16日 来源:百度 1123 72 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产人形机器人进展飞速,不断优化硬件以及提升智能化水平,一方面接入机器人大模型,模仿&学习驱动下AI智能化进度较快,动作执行的准确度、连续性均在持续进步;另一方面,硬件能力不断提升,可选配多自由度的灵巧手,可触达应用场景更多。2024年是人形机器人发展的加速之年,技术升级、产品训练测试及产业链验证会持续出现。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 机器人是一种自动化机器,不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力,是一种具有高度灵活性的自动化机器。机器人可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作,提高工作效率质量,服务人类生活,扩大延伸人的活动及能力范围。 近年来,国家机器人产业相关政策助力了国内工业机器人市场的迅猛发展,2023年1月19日,工信部等17部门联合印发《“机器人+”应用行动实施方案》,全方位支持机器人行业发展。 据中研产业研究院 数字技术是典型的通用目的技术,在国民经济各行业获得广泛应用并推动应用该技术的行业发生深刻变革,机器人产业也不例外。随着移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术的日益成熟,数字技术在机器人产业的深度应用成为可能。5G技术凭借高速率、低时延、大连接的特点,将工业机器人接入工业互联网,使其成为工业智能制造体系不可分割的部分。通过工业互联网将机器人的工况数据实时传输,可以检测工业机器人的运行状态,分析工作效率,研判和预警潜在故障。人工智能技术则可以显著增强机器人的功能,使机器人具备感知、决策等能力。此外,机器人还与激光雷达、卫星遥感、地理信息系统(GIS)、虚拟现实、认知科学、生物技术、新材料技术等新兴技术越来越紧密地结合在一起,形态不断丰富、功能持续增强。 到2022年,中国、日本、美国、韩国和德国共占全球机器人装机量的79%(43.8万台)。在全球范围内,机器人技术的主要客户行业是电子行业(占新安装机器人总数的28%),汽车行业(占新安装总数的25%),金属和机械行业(12%)、塑料和化学产品行业(4%)以及食品和饮料行业(3%)。 近年来,中国机器人市场一直保持快速增长势头。2017年至2021年间,工业机器人销售额从46亿美元增加到75亿美元,年均增长13.0%;服务机器人销售额从12亿美元增加到49亿美元,年均增长42.2%。中国工业机器人和服务机器人销售额占全球比重分别从2017年的28.2%和18.2%提高到2021年的42.9%和28.5%。未来,随着下游需求市场的扩大,工业机器人发展将持续向好,预计2023年市场规模将达99亿美元。 业界普遍认为,这一轮 AI大模型的爆发,给了人形机器人一个“重大的发展契机”: 人形机器人所面临的应用场景与人类的日常生活接近,需要面对多种多样、不重复、没见过的任务,商业化的关键在于 “AI大脑”,或者说是通过AI大模型加持实现通用性。 在以GPT为代表的AI大模型出现以前,市场上的机器人在很大程度上还只能做一些数据的统计与分析,不具备逻辑性、思考性。 大模型技术飞速发展,为机器人应用和发展打开了新的想象空间。 在新一代数字技术的赋能下,机器人向着云化、智能化的方向发展。云化意味着机器人本体终端只需要利用边缘算力处理需要实时处理的小规模数据,大规模的数据处理放在云端进行,存储、计算等系统资源按需调用,由此可以减少存储、计算资源在机器人硬件上的负荷,使机器人变得轻量化、低能耗,还可以降低机器人的使用成本,更好地促进机器人的普及。此外,连接到云端的机器人之间还可以更方便地进行数据交互,实现统一调度控制和机器人之间的协同工作。智能化意味着机器人获得一定的在复杂场景下自主解决问题的能力,依托于知识图谱数据库、在应用场景数据中进行训练习得的算法,机器人具备了全域感知、智能决策、准确执行等能力。智能化的机器人能够感知理解环境变化,并自主地对环境变化作出快速、准确的决策和响应。借助于人工智能技术的发展与融合,服务机器人在自然语言理解、场景识别、推理认知等方面取得了明显进步。未来机器人将愈加智能和灵活,从单一感知向全域感知、从感知智能向认知智能、从单机智能向集群智能的方向演进。 ...