算力值是什么（算力等級）
7月26日，算力算力2025世界人工智能大會（WAIC）在上海拉開帷幕摩爾線程以全功能GPU為核心構(gòu)建的等級“云邊端”全棧AI產(chǎn)品和解決方案精彩亮相WAIC展覽區(qū)，全面展示以國產(chǎn)全功能GPU為底座的算力算力通用加速計算平臺、。等級
夸娥智算集群方案及各行業(yè)應用方案摩爾線程全功能GPU芯片采用自主研發(fā)的算力算力MUSA架構(gòu)，率先實現(xiàn)了單芯片架構(gòu)同時支持 AI 計算加速、等級圖形渲染、算力算力物理仿真和科學計算、等級超高清視頻編解碼的算力算力技術(shù)突破自2020年成立至今，摩爾線程已推出四代GPU架構(gòu)和智能SoC產(chǎn)品，等級拓展出覆蓋AI智算、算力算力專業(yè)圖形加速、等級桌面級圖形加速等領(lǐng)域豐富完整的算力算力計算加速產(chǎn)品矩陣，全面支持云計算、等級邊緣計算及終端設(shè)備市場，算力算力滿足從政務(wù)、企業(yè)智能計算到個人消費場景的多層次需求。
此前，摩爾線程遞交科創(chuàng)板招股書，擬募資約80億人民幣，成為今年上半年科創(chuàng)板擬募資規(guī)模最大的沖刺者，也打響了“國產(chǎn)英偉達”上市的第一槍據(jù)招股書顯示，摩爾線程主營全功能GPU芯片的研發(fā)與銷售，以自主研發(fā)的“MUSA統(tǒng)一系統(tǒng)架構(gòu)”為核心，為AI、大模型訓練、數(shù)字孿生、科學計算等高性能計算領(lǐng)域提供算力加速平臺。
在WAIC 2025開幕前夕，摩爾線程以“算力進化，精度革命”為主題舉辦技術(shù)分享會，并創(chuàng)新性提出“AI工廠”理念摩爾線程創(chuàng)始人兼CEO張建中在主題演講中提到，展望下一個五年，有很多趨勢已經(jīng)開始顯現(xiàn)了，其中一個是Agentic AI的爆發(fā)。
讓Agent用某一個模型去執(zhí)行某一個任務(wù)，只要執(zhí)行得好，更多的Agent就可以為某一項事情服務(wù)，每個人可以雇無窮多的AI Agent為自己干活以后小公司可能不是一個公司，也許就是只有一個人的公司，也可以雇很多“數(shù)字員工”。
而Agentic AI的爆發(fā)，就意味著后期對算力基礎(chǔ)設(shè)施的需求會是一個爆發(fā)性的增長，因為一切Agent都是建立在AI的基礎(chǔ)設(shè)施上張建中談到，當下這個時代處在生成式AI的爆發(fā)和Agentic AI的交替之間，但其實，大模型的發(fā)展也非常卷，有的公司剛開始投身于AI大模型的開發(fā)，訓練模型但風險很大。
因為大模型的提升實在是太快了與此同時，DeepSeek出來后，國外公司就很難“躺平”了，OpenAI就要開始推出O3，Gemini也是一樣，最夸張的是特斯拉創(chuàng)始人馬斯克，將Grok 4直接飆到世界第一了。
馬斯克有一個秘訣：就是買了20萬張GPU卡，可以卷到世界第一，用很少的人力、但用很大的財力和很強大的算力“今天的模型競爭已經(jīng)不再是大語言模型，比的是多模態(tài)和世界模型，甚至于具身智能使用的各種不同的三維空間里的模擬仿真。
它需要的是運行和支持一切模型的基礎(chǔ)設(shè)施，我稱之為大型人工智能計算基礎(chǔ)設(shè)施，越大越好”張建忠說，但是建設(shè)一個大型基礎(chǔ)設(shè)施是很難的，最難做的就是芯片工廠當下，光刻機可以做5納米甚至是3納米，而有更好的EUV光刻機精度就會更高一些。
然而，再想突破3納米甚至1納米，這就突破了當前的物理極限，需要在軟件、硬件、流程、工藝、質(zhì)量、方法、監(jiān)控、管理等一系列手段來提升能力張建忠說，當下的“AI Foundry”（AI 工廠）也是一樣的，不是買一萬張卡堆在一起就可以訓練出一個萬億參數(shù)的大模型，這個難度系數(shù)遠遠超過芯片工廠。
要想訓練一個千億參數(shù)的大模型，至少要算力足夠高、效率足夠高，才可以成為有效算力整個流程必須是高效率、高能量、高產(chǎn)出的一套方式方法“AI工廠”核心就是算力芯片，沒有好的算力芯片，算力不夠高，性能不夠強，效率不夠好，一切就無從談起。
除此之外，網(wǎng)絡(luò)拓撲、片間互聯(lián)、卡與卡之間的互聯(lián)、節(jié)點與節(jié)點之間的互聯(lián)，整個大的集群管理、效率、方式方法、算法、Driver以及各種各樣不同的工具，各種不同的庫、框架等等一系列工具，這些決定了“AI工廠”的能力。
盡管“AI工廠”可以擴展，但張建中指出，一開始可能1000張卡針對千億參數(shù)的大模型，當?shù)揭蝗f張卡的時候，能力就不一樣了，需要重新搭建物理拓撲結(jié)構(gòu)、管理方式、集群系統(tǒng)，所有的任務(wù)調(diào)度以及各種不同的算子和效率需要重新開發(fā)和提升。
產(chǎn)能、良率、時間，都是衡量“AI工廠”的核心競爭力摩爾線程如何打造先進的“AI工廠”？張建中說，將從五大因素入手，首先是通用性，即打造全功能GPU，不僅要能算，精度還要全，摩爾線程是國內(nèi)極少數(shù)具備FP8大模型訓練的平臺。
把訓練和推理集成在一起，除了有各種不同精度之外，F(xiàn)P8的能力非常重要訓練、推理、科學計算、工業(yè)智能、具身智能、自動駕駛、物理世界仿真、游戲、AI智能體、AIGC等等都可以在全功能GPU上實現(xiàn)其次是自研MUSA架構(gòu)。
芯片的能力和算力決定了“AI工廠” 的核心競爭力一個全功能GPU的芯片，核心是如何把芯片設(shè)計出來，而一個好的體系結(jié)構(gòu)就好比一棟建筑的設(shè)計師一樣，MUSA比不僅考慮今天的計算，還考慮明天的計算，計算、通信、存儲、指令集之間的相互交接、相互協(xié)調(diào)、相互調(diào)度的功能，在頂層設(shè)計中完整考慮進去。
第三是通信，芯片除了計算、存儲，還有非常重要是通信當一個人要做三件事情的時候，就會越來越忙，工作越來越亂，要高效集成所有的存儲、通信和計算，那就需要在芯片架構(gòu)設(shè)計里兩不耽誤，摩爾線程獨創(chuàng)了ACE（異步通信引擎），加速通信效率。
第四是自研KUAE大規(guī)模集群，優(yōu)化集群效率張建中提到，開發(fā)者最重要的，不光是性能做得好，關(guān)鍵得有工具開發(fā)得好為了服務(wù)廣大開發(fā)者，摩爾線程做了一套完整的軟件開發(fā)套件，相當于“大寶箱”“百寶箱”摩爾線程還自研了一套夸娥（KUAE）計算集群，其中一系列的計算集群、軟件平臺、管理系統(tǒng)、優(yōu)化系統(tǒng)以及維護和服務(wù)的一系列的流程，滿足的“AI工廠”使用。
第五是零中斷容錯技術(shù)，提升集群的穩(wěn)定性和可靠性特別在萬卡級AI集群中，硬件故障導致的訓練中斷會嚴重浪費算力摩爾線程創(chuàng)新推出零中斷容錯技術(shù)，故障發(fā)生時僅隔離受影響節(jié)點組，其余節(jié)點繼續(xù)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%，大幅降低恢復開銷南方+記者 郜小平【作者】 郜小平【來源】 南方報業(yè)傳媒集團南方+客戶端