摩尔线程首次公开全功能GPU技术路线图

12月20日至21日，摩尔线程举行首届MUSA开发者大会（MDC 2025），首次公开全功能GPU技术路线图。其中，包括新一代GPU架构“花港”、夸娥万卡智算集群、AI算力本MTT AI BOOK等一系列最新技术与产品进展。

在人工智能、数字孪生、具身智能等产业浪潮的推动下，GPU作为核心算力引擎的需求持续提升。据弗若斯特沙利文预测，2029年中国GPU市场规模预计将达1.36万亿元。此次大会是摩尔线程上市后的首次公开活动，受到市场高度关注。

“公司目前已成功构建起一套以自主统一架构为根基、贯穿‘芯—边—端—云’的完整技术栈，实现了从底层硬件到上层应用的系统化闭环。”摩尔线程董事长兼CEO张建中在大会上表示。

公布全功能GPU技术路线图

MUSA是摩尔线程自主研发的元计算统一计算架构，覆盖从芯片架构、指令集、编程模型到软件运行库及驱动程序框架等的全栈技术体系。本次上新，摩尔线程带来了MUSA 5.0升级版，新版本在全栈统一性、极致效能与生态开放性上取得关键突破，标志着架构步入成熟新阶段。

最受市场关注的是，摩尔线程发布了新一代GPU架构——“花港”。据介绍，花港基于新一代指令集，支持FP4到FP64的全精度计算，算力密度提升50%，能效提升10倍，可支持十万卡以上规模智算集群。基于“花港”架构，摩尔线程还公布了未来将发布的两款芯片技术路线——“华山”和“庐山”。

张建中介绍，“华山”专注AI训推一体与超大规模智能计算。集成新一代异步编程与全精度张量计算单元，支持从FP4至FP64的全精度计算，为万卡级智算集群提供稳定高效的算力支撑；“庐山”则专攻高性能图形渲染，其AI计算性能提升64倍，几何处理性能提升16倍，光线追踪性能提升50倍，并显著增强纹理填充、原子访存能力及显存容量。

同时，摩尔线程发布了夸娥万卡智算集群。该集群具备全精度、全功能通用计算能力，在万卡规模下实现高效稳定的AI训练与推理。在推理侧，摩尔线程联合硅基流动，在DeepSeek-R1 671B全量模型上实现单卡推理的性能突破。从数据来看，MTT S5000单卡Prefill吞吐突破4000tokens/s、Decode吞吐突破1000tokens/s。

面向未来，摩尔线程还发布了MTT C256超节点的架构规划。该产品采用计算与交换一体化的高密设计，旨在系统性提升万卡集群的训练效能与推理能力，为下一代超大规模智算中心构建兼具超高密度与极致能效的硬件基石。

布局具身智能、量子科技等未来领域

随着生成式AI、Agentic AI和物理AI的发展，全功能GPU将在具身智能等场景中发挥更大作用，实现虚拟世界与物理世界的深度融合。大会上，摩尔线程发布了MT Lambda具身智能仿真训练平台，深度融合物理、渲染与AI三大引擎，构建了开发、仿真、训练的高效统一环境。“公司将于2026年第一季度开源关键仿真加速组件Mujoco-warp-MUSA，以开放协作助力机器人产业研发效率提升。”张建中说。

摩尔线程还推出基于智能SoC芯片“长江”、AI模组MTT E300和夸娥智算集群“端云结合”的MT Robot具身智能解决方案。此外，MUSA生态还与合作伙伴在科学智能（AI for Science）、量子科技、AI for 6G等其他前沿交叉领域展开探索工作。

“在AI应用中，经典计算的GPU加上量子计算已经能够很好地融合，赋能新的AI研究方向。”张建中介绍，摩尔线程已与多家量子领域的生态伙伴，在AI训练、量子模拟纠错等场景中展开探索。

大会现场的业内人士告诉记者，“量电融合”的核心是量子硬件与GPU的深度融合，涵盖软件适配、硬件集成及软硬一体互联，最终实现量子算力与经典算力协同，现阶段更多依赖GPU辅助研发，长期将与GPU形成协同，共同解决复杂问题。

加速构建国产计算产业生态

GPU的竞争从来不限于技术领域，生态也很关键。张建中表示，生态体系是GPU行业的核心护城河与价值所在，依托MUSA架构的优势，公司持续加大研发投入，致力于攻克从硬件到软件的核心技术挑战，以开放创新不断深化与生态伙伴的协同，共同构建自立自强的国产计算产业生态。

“真正决定主权AI成败的，在于是否有足够多的开发者愿意长期在这套栈上写代码，厂家需要与开发者一块努力把生态做好。”中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民认为，开发者是生态建设的关键，国产芯片平台必须构建起友好、易用的开发环境，以有效服务开发者社群。

张建中透露，以摩尔学院为平台，摩尔线程已构建起产教融合的开发者成长体系，汇聚近20万名开发者与学习者，并通过“国产计算生态与AI教育共建行动”将前沿技术与产业实践带入全国200多所高校，吸引超10万名学子参与。

大会还发布了搭载智能SoC芯片“长江”的AI算力本MTT AI BOOK。算力本提供50TOPS的端侧AI算力，不仅实现了专业AI开发的“开箱即用”，同时打破了Linux开发、Windows办公与Android应用之间场景壁垒。摩尔线程认为，AI算力本有利于将强大的AI能力转化为人人可及的生产力，赋能开发者在AI时代成为“超级个体”。