这是一个AI的时代，这是一个算力的时代。
遗憾的是，我们已经无缘接触到最先进的AI硬件和算力，用着H20这样阉割两次的N卡，还要支付上百亿元的费用，实在憋屈。
面对持续上涨的AI算力需求，我们唯有发展自己的国产方案，发展自己的大规模AI算力集群，才能突破围追堵截，走上康庄大道。
说到这里，很多人或许会第一时间想到华为，在美国制裁下顽强屹立突破的中国企业标杆，昇腾910B在AI算力领域也取得了一定的成就。
当然了，中国只依靠一个华为是不够的。中国的AI生态需要遍地开花，才有可能多点突破，让生态更繁荣。
目前来看，摩尔线程以全功能GPU走通用计算路线是另一条希望之路，尤其是它已经成为华为之外，另一家可以实现千卡千亿参数大模型训推的全国产AI芯片公司。
说起来，大家对摩尔线程并不陌生，其堪称中国自主GPU最大的希望，但很多人对摩尔线程的认知还停留在国产游戏显卡，其实不然，摩尔线程在AI上也实力突出。
自成立以来，摩尔线程做的就是通用GPU，跟英伟达一样，除了图形渲染，也能用于AI人工智能加速、科学计算。
经过三年多潜心发展，摩尔线程在AI
GPU方面已经展现了强劲的实力，构建了一张从芯片、板卡、服务器，到集群、软件栈的全栈AI智算产品版图，并且已经多点落地、处处开花。
比如和清华系AI大模型公司无问芯穹的合作。摩尔线程是第一家接入无问芯穹，并成功完成千卡级别大模型训练的国产GPU公司。
摩尔线程的“夸娥”(KUAE)千卡智算集群，已与无穹Infini-AI大模型开发与服务平台完成系统级融合适配，并完成了LLama2
700亿参数大模型的训练测试。近期，双方又完成了“MT-infini-3B” 3B(30亿参数)大模型的实训。
这意味着什么呢?这是行业首个基于国产GPU芯片的从0到1的端到端大模型实训案例。夸娥也成为业内首个成功跑通并完整运行国产大模型的千卡集群。
无问芯穹联合创始人兼CEO夏立雪表示力挺：“经过无问芯穹Infini-AI平台的实训与联合优化工作验证，摩尔线程夸娥千卡智算集群在精度、性能、易用性和算力利用率上均有优异表现，而且在实训中实现了长时间稳定训练不中断，可以为千亿参数级别大模型训练提供持续高效的高性能算力支持。”
另外，滴普科技、实在智能等也基于摩尔线程的夸娥千卡智算集群，成功完成了不同参数量级的大模型分布式训练测试，效率、精度、稳定性都相当完美。基于摩尔线程夸娥千卡智算集群，滴普科技成功完成了700亿参数LLaMA2大语言模型的预训练测试，训练时长共计77小时，全程无故障连续运行，集群训练稳定性达到100%。
夸娥(KUAE)是摩尔线程推出的智算中心全栈解决方案，而夸娥这个名字来自我国神话传说中的大力神夸娥氏，
可以说，为AI算力集群取这么一个名字，充分展现了独属于中国人的坚忍不拔和浪漫情怀。出自《愚公移山》：“帝感其诚，命夸娥氏二子负二山，一厝朔东，一厝雍南。自此，冀之南，汉之阴，无陇断焉。”
夸娥解决方案的基本节点是大模型智算加速卡MTT S4000组成的双路八卡GPU服务器“MCCX
D800”，以软硬件一体化交付、开箱即用的方式，高可靠地解决大规模GPU算力的建设和运营管理问题。
MTT S4000是摩尔线程新一代专为AI大模型打造的智算加速卡，基于其自主研发的第三代MUSA架构。
利用自研的MTLink互连技术，MTT S4000可以高效千卡并行，线性加速比高达91%以上。
最为关键的是，摩尔线程拥有自研的全功能GPU MUSA统一系统架构，包括指令集架构、MUSA
编程模型、驱动、运行时库、算子库、通讯库、数学库等，而且充分兼容CUDA软件生态，代码可以几乎零成本迁移，也无需担心未来的可用性问题。
MTT S4000不但可用于大规模AI计算，还具备领先的图形渲染能力、视频编解码能力、8K超高清显示能力。
这使得它可为数字孪生、云游戏、云渲染、数字内容创作等场景提供支持，并配合大模型推理能力，服务于AIGC等多模态业务场景。
从2024年的趋势来看，多模态需求将快速崛起，英伟达CFO Colette
Kress曾预计这块业务将从零增长至数十亿美元，对国产芯片来说也同样如此。
