「從今天起，世界徹底改變了。」這是 GPT-3 算法的發明人埃德·萊昂·克林格在 GPT-3 出現時說的一句話。

這是一個 AI 的時代，這是一個算力的時代。

今日，摩爾線程重磅宣布其 AI 旗艦產品夸娥（KUAE）智算集群解決方案實現重大升級，從當前的千卡級別大幅擴展至萬卡規模。

同時，摩爾線程聯合中國移動通信集團青海有限公司、中國聯通青海公司、北京德道信科集團、中國能源建設股份有限公司總承包公司、桂林華崛大數據科技有限公司，分別就三個萬卡集群項目進行了戰略簽約，多方聚力共同構建好用的國產 GPU 集群。

此外，我們從現場也看到摩爾線程的產品能力和強大的生態鏈接力。與來自清華系兩家公司無問芯穹和清程極智已經開始深度合作，無問芯穹是由清華大學電子工程系系主任汪玉教授發起的，清程極智由清華大學計算機系鄭緯民院士發起的。還有京東、360、智平方等多家國內企業，夸娥智算集群助力其在大模型訓練、大模型推理、具身智能等不同場景和領域的創新。

萬卡是最低標配

大模型自問世以來，關于其未來的走向和發展趨勢亟待時間驗證，但從當前來看，幾種演進趨勢值得關注，使得其對算力的核心需求也愈發明晰。

第一，Scaling Law 將持續奏效。需要單點規模夠大并且通用的算力才能快速跟上技術演進。第二，Transformer 架構不能實現大一統，和其他架構會持續演進并共存，形成多元化的技術生態。第三，AI、3D 和 HPC 跨技術與跨領域融合不斷加速，大模型的訓練和應用環境更加復雜多元。

隨著計算量不斷攀升，大模型訓練亟需超級工廠，即一個「大且通用」的加速計算平臺，以縮短訓練時間。以 Llama 3 為例，在它問世之際，Meta 就公布了其基礎設施詳情：「我們在兩個定制的 24K GPU 集群上做訓練?！?/span>

摩爾線程創始人張建中提出了一個標準：「AI 主戰場，萬卡是最低標配?！?/span>

國產萬卡萬 P 萬億大模型訓練平臺

夸娥（KUAE）是摩爾線程智算中心全棧解決方案，是以全功能 GPU 為底座，軟硬一體化、完整的系統級算力解決方案，包括以夸娥計算集群為核心的基礎設施、夸娥集群管理平臺（KUAE Platform）以及夸娥大模型服務平臺（KUAE ModelStudio），旨在以一體化交付的方式解決大規模 GPU 算力的建設和運營管理問題。

基于對 AI 算力需求的深刻洞察和前瞻性布局，摩爾線程夸娥智算集群可實現從千卡至萬卡集群的無縫擴展，旨在滿足大模型時代對于算力「規模夠大+計算通用+生態兼容」的核心需求，通過整合超大規模的 GPU 萬卡集群、極致的計算效率優化以及高度穩定的運行環境，以萬卡智算集群的新超級工程，重新定義國產集群計算能力的新標準。

夸娥萬卡智算解決方案具備多個核心特性：

• 超大算力，萬卡萬 P。浮點運算能力達到 10Exa-Flops，大幅提升單集群計算性能，能夠為萬億參數級別大模型訓練提供堅實算力基礎。

• 超高穩定，月級長穩訓練。在集群穩定性方面，摩爾線程夸娥萬卡集群平均無故障運行時間超過 15 天，最長可實現大模型穩定訓練 30 天以上，周均訓練有效率在 99% 以上，遠超行業平均水平。

• 極致優化，超高 MFU：實現大模型的高效率訓練，MFU 最高可達到 60%。在系統軟件層面，基于極致的計算和通訊效率優化等技術手段，大幅提升集群的執行效率和性能表現。

• 全能通用，生態友好：可加速 LLM、MoE、多模態、Mamba 等不同架構、不同模態的大模型。s 同時，基于高效易用的 MUSA 編程語言、完整兼容 CUDA 能力和自動化遷移工具 Musify，加速新模型「Day0」級遷移，實現生態適配「Instant On」，助力客戶業務快速上線。
  

構建萬卡集群并非一萬張 GPU 卡的簡單堆疊，而是一項高度復雜的超級系統工程。它涉及到超大規模的組網互聯、高效率的集群計算、長期穩定性和高可用性等諸多技術難題。

張建中也感嘆到：「萬卡集成的難度比登喜馬拉雅山還難。」

共建大模型應用生態

根據《2023~2024 年中國人工智能計算力發展評估報告》，中國智能算力規模正處于高速增長狀態。預計到 2027 年，中國智能算力規模將達 1117.4EFLOPS，2022~2027 年期間的年復合增長率為 33.9%。

萬卡集群的建設需要產業界的齊心協力，為實現大模型創新應用的快速落地，讓國產算力「為用而建」。

在今日的發布會線程，摩爾線程攜手中國移動通信集團青海有限公司、中國聯通青海公司、北京德道信科集團、中國能源建設股份有限公司總承包公司、桂林華崛大數據科技有限公司，分別就青海零碳產業園萬卡集群項目、青海高原夸娥萬卡集群項目、廣西東盟萬卡集群項目進行了戰略簽約。

今年 5 月，摩爾線程與無問芯穹正式完成基于國產全功能 GPU 千卡集群的 3B 規模大模型實訓。該模型名為「MT-infini-3B」。MT-infini-3B 模型訓練總用時 13.2 天，經過精度調試，實現全程穩定訓練不中斷，集群訓練穩定性達到 100%，千卡訓練和單機相比擴展效率超過 90%。在行業內率先開啟了國產大語言模型與國產 GPU 千卡智算集群深度合作的新范式。

清程極智與摩爾線程合作的過程中，發現其硬件架構、指令集、編譯器、MUSA 軟件棧等設計非常優秀，極具潛力。清程極智將與摩爾線程強強聯合，攜手打造世界水平的大模型基礎設施。

此外，摩爾線程還與360、京東云、智平方等多家國內企業合作。

結語

隨著今年「AI+」首次被寫入兩會工作報告，AI 算力成為新質生產力的重要引擎。

智算中心不應只是硬件的堆積，更是對軟硬一體化的 GPU 智算系統整合能力的考驗，GPU 分布式計算系統的適配、算力集群的管理和高效推理引擎的應用等，都是提高算力中心可用性的重要因素。

四年多的潛心發展，摩爾線程在 AI GPU 方面具備了強勁的實力，構建起了一張包括芯片、板卡、服務器、集群和軟件棧的全棧 AI 產品版圖，并且已經多點實現落地。

正如摩爾線程創始人兼 CEO 張建中所言：「當前，我們正處在生成式人工智能的黃金時代，技術交織催動智能涌現，GPU 成為加速新技術浪潮來臨的創新引擎?？涠鹑f卡智算集群作為摩爾線程全棧 AI 戰略的一塊重要拼圖，可為各行各業數智化轉型提供澎湃算力，不僅有力彰顯了摩爾線程在技術創新和工程實踐上的實力，更將成為推動 AI 產業發展的新起點。」