芯耀
与非AI
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10月31日，摩尔线程与无锡市惠山招商（集团）有限公司、新石器慧通科技股份有限公司（以下简称“新石器”）签署战略合作协议。依托无锡（惠山）国产智算中心，基于摩尔线程全功能GPU算力，新石器将开展更大规模的自动驾驶模型训练，加速物理AI落地，算力需求规模接近万卡级。
这座智算中心的一期项目，今年6月正式点亮；8月，一期2000卡算力全面投入运营。而就是这座一期项目仅2000卡的集群，已高效支撑六大AI智能体的运行和应用，覆盖政务服务、医疗健康、智慧教育、芯片设计等高价值行业赛道。
这个一期项目只有2000卡的国产智算中心项目，究竟有何特殊，凭什么承接得住来自六大核心场景的多样需求？
2000卡三个月跑满，性能经得起检验
6月11日，无锡（惠山）国产智算中心一期正式点亮。该项目基于摩尔线程旗舰级AI训推一体智算卡MTT S5000打造，部署了2000张摩尔线程全功能GPU。
9月，中心即实现满载运行，能够高效支撑六大AI智能体的运行和应用，覆盖政务服务、医疗健康、智慧教育、芯片设计等高价值行业赛道。20余家客户在平台上开展测试或正式业务，业务覆盖模型训练和推理等环节，其中训练业务占比超过62%。
从“点亮”到“满载”，无锡（惠山）国产智算中心只用了三个月。不仅如此，该智算中心在国内率先探索纯国产商用智算中心市场化运营新模式，打通硬件部署、模型适配到商业化交付全链路。
对于集群的性能，客户给出了非常积极的评价。朗境创新副总裁周凌表示，在该集群部署任务的技术链路已经全部跑通，集群运行的稳定性和性能均达到了既定要求。
需求在排队，将按需扩建
市场上积极的需求表现，正在使扩容变得愈加紧迫。10月30日，无锡（惠山）国产智算中心与十家企业及高校签署算力业务合作协议，覆盖模型训练、具身智能、AI视频生成、空间智能、生命科学等多个前沿赛道；作为国内L4级自动驾驶无人车头部企业，新石器已基于MTT S5000在该中心进行自动驾驶模型训练验证，效果优异，随着自动驾驶技术研发的深入，计划开展更大规模的训练。
现阶段，算力供给已经处于紧张状态。无锡市惠山招商（集团）有限公司副总经理张涛介绍，很多公司都非常缺算力，在世界物联网博览会期间，有不少企业现场申请试用集群。
客户的需求也反映出算力需求的层次。在集群对接的客户群体中，企业与高校、科研院所的数量相当，二者约为1:1的数量关系。但企业与科研院所的需求结构则大有不同。科研院所更关注如何将其自研的新模型跑通，企业则更关注如何将算力性能调用到位，并使其快速实现商业化变现。与之相对应，企业的算力需求量约为高校、科研院所的三倍。
张涛表示，无锡（惠山）国产智算中心正有意压住规模扩建的脚步。智算中心的建设逻辑是“分步走”：一期项目2000卡的集群规模，以提高国产GPU的市场接受度为目标，首先保证集群能够适应大多数厂商需求并跑通。此后将有两条发展路径：如果客户有进一步的使用需求，智算中心将寻找资方推进二期、三期扩建，状态终形成一个万卡集群的规模。
“目前我们手上也谈了一些客户。”张涛说，“有的客户需要8台，但实际余下不够，所以客户需要等。”
方朝霞从行业侧印证了这一判断：目前能用的机房一直处在满载状态，现场就有很多人来申请试用集群，很多企业缺的是算力，“连算力都摸不到，怎么能发展AI业务”。据张涛透露，为应对旺盛的算力需求，惠山已初步形成意向建设计划，后续将分步推进，最终形成万卡集群规模。
全功能GPU既解当下题，也押未来局
足够的通用性，是客户选择摩尔线程的直接原因。摩尔线程全功能GPU能够同时支持AI计算加速、图形渲染、物理仿真和科学计算、超高清视频编解码等不同类别的负载，是国内极少数具备训练级GPU能力的企业。
为什么必须是“全功能”？
在最近一次媒体采访中，朗境创新的案例给出了最直观的解释。
北京朗境创新技术有限公司创立于 2020 年，是北京大学图形智能实验室成果转化公司、国家级专精特新重点“小巨人”企业。公司专注虚拟仿真、空间智能技术研发与服务，自主研发了国产空间智能引擎ViWo，致力于打造覆盖多应用领域的通用空间智能引擎，为虚拟仿真应用提供工具和平台。基于ViWo引擎自主研发的产品已广泛应用于航空工业、数字孪生等领域，其全资子公司微视威主攻的飞机模拟器视景系统获得CCF技术发明一等奖，在多种型号的专业飞行模拟器上获得应用，打破了国外系统在这一领域的垄断。周凌称，目前国内80%的高端模拟器市场由该公司提供。
物理先验模型，物理状态和视觉观测必须严格对齐，一旦时序漂移就会学错结果。“在我们从事的物理先验模型AI领域，时序、并行计算是我们最关注的。”周凌说。
而要满足这样的场景需求，算力基础设施仅具备计算功能是远远不够的，还需要算力芯片能够支撑3D渲染、科学计算等工作负载。正因如此，摩尔线程的全功能GPU成为微视威算力配置的优选。
摩尔线程设计芯片的原则是：不仅要立足当下需求，更要面向未来。
“对客户而言，投资建设算力集群是一笔长期账：一座集群是要用很多年的资产，如果只能服务一类特定需求，则集群存在失效的风险。”摩尔线程副总裁、生态合作总经理方朝霞在近日的采访中这样介绍道，“AI技术路线还在快速变化——今天训练需求多一些，明天推理多一点，后天可能是智能体，而专用架构则只能服务于特定应用，一旦需求变化就难以支持。”
正因如此，摩尔线程基于自主研发的MUSA架构，打造了国内稀缺的“算、渲、仿”一体化通用算力底座。选择通用性的技术路线，使摩尔线程的芯片，不仅能适应当下需求，还能满足未来需要。
从2000卡到万卡，工程难点在网络、交换机与存储的整体协同。方朝霞表示，无锡（惠山）国产智算中心按万卡级规划、以模块化方式交付，万卡集群建设的技术难点已经基本被攻克，后续也可能采用更集约的超节点方式完成建设。但摩尔线程的目标并不止于此——摩尔线程已经与京东云达成深度合作，拟建设十万卡全功能GPU集群。
作者丨姬晓婷
编辑丨吴丽琳
美编丨马利亚
监制丨连晓东
