国产企业研究，摩尔线程智算实力几何？

百科 2024年07月30日 21:53 836 皇江

GPU具备图形渲染和并行计算两大核心功能，其应用场景主要包括个人电脑、服务器、自动驾驶、移动端。全球GPU市场保持良好成长性，AI服务器成为市场增长的核心支撑，随着生成式AI大模型进入到辅助生产力阶段，服务器GPU市场需求更为旺盛。此外，全球知名GPU公司英伟达自2022年开始被美国限制对中国出口，该公司也相应退出阉割版，随着每年限制的加深，国产GPU企业迎来发展机遇。本文将从典型国产GPU公司（摩尔线程）研究，看一看国产GPU的实力。

一、业务结构

摩尔线程成立于2020年10月，摩尔线程全功能GPU芯片采用先进MUSA架构，集成AI计算加速、图形渲染、视频编解码、物理仿真和科学计算等四大引擎，是国内仅有的可从功能上对标英伟达的全国产GPU芯片。成立三年半，摩尔线程已经建立了从芯片、板卡、服务器、集群到软件的全栈AI智算产品线。

1.桌面级显卡。

产品型号包括MTTS90、S80、S30、S10。其中S90属于研发中的产品，媒体已经纷纷关注，具体参数细节未知。S80搭载了完整的“春晓”芯片核心，内置4096个MUSA流处理核心，在1.8GHz的主频下，能够提供14.4TFLOPS的单精度浮点算力。目前来看，这款芯片已支持DX11，经过20次驱动升级与更新，MTTS80支持的游戏数量已超过140款。

2.AI服务器产品。

产品型号包括MTTS4000、S3000。其中，国产企业研究，摩尔线程智算实力几何？大模型智算加速卡MTTS4000，采用第三代MUSA内核，单卡支持48GB显存和768GB/s的显存带宽。S4000基于摩尔线程自研MTLink1.0技术，支持多卡互联，助力千亿大模型的分布式计算加速。借助摩尔线程自研MUSIFY开发工具，MTTS4000计算卡可以充分利用现有CUDA软件生态，实现CUDA代码零成本迁移到MUSA平台。

此外，基于MTTS4000，摩尔线程还有AI大模型训推一体机MCCXD800、AI超融合一体机KUAEFUSION，用于部署服务器推理、训练。夸娥（KUAE）智算集群解决方案也基于大模型智算加速卡MTTS4000，从千卡可扩展至万卡集群，以打造大模型和通用人工智能的先进算力基础设施。

二、技术优势

1.千卡集群实战：

摩尔线程已经落地了国内唯二的全国产化千卡集群（另一家是华为），千卡互联对应千亿参数大模型。目前跟智谱AI、滴谱等国内的大模型厂商都有适配和测试，跟清华系的无问芯穹已经完成了大模型实训，说明国产千卡集群是完全可用的。

2.万卡集群在路上：

摩尔线程公布了万卡集群方案，对应万亿参数大模型，万卡现在已经是大模型主战场的标配，依然是软硬全栈交付，全链路的突破。

3.技术路径：

摩尔线程选了适用场景最多、最灵活的全功能GPU路线，这么说的话，应该是国内唯一在场景和功能上对标英伟达的公司，且对CUDA的兼容是国内做得最好的。

4.AI全栈：

摩尔线程从芯片、AI计算卡、服务器、再到GPU集群，建立了一条完善的硬件产品线，再结合自研MUSA软件栈（相当于CUDA），从硬到软具备全栈AI实力。

5.模型支持：

摩尔线程支持当前所有的开源大模型，包括LLaMA、GLM、Aquila、Baichuan、GPT、Bloom、玉言等各类主流大模型，CUDA兼容做得最好，灵活性、扩展性比DSA、GPGPU的方案更领先。

三、团队背景

拥有英伟达基因，创始人张建中是原英伟达中国区总经理、英伟达全球副总裁，核心团队也来自英伟达。张建中在英伟达中国经营十几年，对于英伟达在中国的推广积累了很多商业和人脉资源。

四、资本情况

2020年12月，摩尔线程获五源资本、红杉中国等天使轮投资后，在2021年2月完了Pre-A轮数十亿元的融资。2021年11月，摩尔线程完成A轮20亿元人民币融资，由上海国盛资本、五源资本、中银国际旗下渤海中盛基金联合领投，建银国际、前海母基金、招商证券和湖北高质量发展产业基金等九家机构联合参投。2022年12月，摩尔线程又完成15亿B轮融资，由中移数字新经济产业基金、和谐健康保险领投，典实资本等跟投。2023年11月，摩尔线程完成B 轮，融资额为数亿元。

由此可见，投资阵容挺强大的，有政府基金也有头部投资机构、产业链上下游资本等，比如国盛资本、中国移动、深创投、红杉中国、五源资本、GGV纪源资本、字节跳动、腾讯……整体来看，明星投资方非常多，包含政府、战略投资等。目前，摩尔线程的估值位居国内GPU公司前列，资本的青睐可见一斑。

五、发展机遇

1.游戏市场机遇。

艾瑞咨询数据显示，2023—2025年中国电竞整体市场规模复合年均增长率预计在7.2%。2022年中国电竞整体市场规模达1579亿，电竞用户人数规模达5.04亿元，进一步促进桌面端GPU的市场发展。此外，云游戏市场规模不断扩大，云游戏需要在服务器上搭载高性能的GPU来进行云端渲染，将会对GPU性能提出更高要求。

2.国内大模型不断突破。

2024年3月18日，Kimi上下文长度提升到200万字，访问量大幅提升，算力告急。国产AI大模型正在不断迭代，对算力需求会不断提升，也是国产GPU公司的一大机会。

3.政策政策加持叠加海外制裁。

虽然国产AI芯片在单卡性能、生态和集群效率上与海外产品仍有一定差距，但改进速度较快，已经形成万卡集群。我国各省市也积极响应国家政策规划,对各省市算力服务行业的发展做出了具体规划,支持当地算力服务行业稳定发展。

4.细分领域发展。

如自动驾驶、智慧交通、智慧城市等场景开始不断扩展落地，背后对云服务算力要求进一步增加。在市场不断扩容的情况下，国产AI芯片公司的机遇也在不断加大。

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